2023国赛c题建模

根据引用中提到的国赛数学建模常用的数学模型，以及引用中提到的竞赛题目一般来源于各个领域的实际问题简化后的形式，我们可以得出国赛的C题建模是要求参赛者根据题目要求，完成一篇包括模型的假设、建立和求解、计算方法的设计和计算机实现、结果的分析和检验、模型的改进等方面的论文（即答卷）。

具体到2023年的国赛C题的建模内容，由于没有提供相关的引用信息，我无法给出具体的答案。建议您查阅相关的竞赛官方信息或与参赛者和教师进行沟通以获取更准确的信息。

相关问题

数学建模2023国赛C题完整代码

对不起，我无法提供具体的数学建模竞赛的完整代码，因为这类题目通常需要深入的专业知识、实际问题的理解以及编程技巧，并且每年的比赛题目都是新的，而且涉及到参赛者的隐私和公平原则。数学建模竞赛的解决过程往往包括以下几个步骤：

1. **理解问题**: 阅读并分析题目的背景信息，明确问题的目标函数和约束条件。

2. **模型构建**: 根据问题特性选择合适的数学模型，可能是线性规划、非线性优化、微积分方程、概率统计等。

3. **算法设计**: 选用适合该模型求解的算法，如梯度下降法、牛顿迭代法、整数规划算法等。

4. **编写代码**: 使用Python、Matlab或其他编程语言将模型和算法转化为计算机可以执行的形式。

5. **验证与调试**: 对模拟结果进行验证，并对代码进行调试，确保正确性和效率。

6. **文档撰写**: 编写详细的报告，阐述模型建立的过程、算法选择的理由及最终的结果分析。

如果你对某个数学建模题目有疑问或者需要帮助理解和解决特定步骤，我会很乐意提供指导。不过请注意，完整的代码不会直接给出，因为这不符合学术诚信和比赛规则。你可以尝试查阅官方指南、参考书籍或者寻求同伴的帮助。对于

数学建模2023国赛C题数据处理

根据引用的描述，该同学在数学建模2023国赛C题的论文中提到了数据处理的步骤。首先，对于附件2中的数据，可以按照月维度统计销量情况。在统计时，可以剔除数据太少的部分，并进行插值处理来填补有数据缺失的部分。此外，为了平滑处理数据，可以对数据进行一定的平滑处理，因为实测数据的波动通常较大，通过平滑处理可以更好地把握数据的趋势。

另外，根据引用中的代码，可以看出该同学还进行了Topsis综合评价，但具体的细节没有提及。因此，关于数学建模2023国赛C题的数据处理，除了上述提到的方法，还可能存在其他的具体处理方法，但需要更多的信息来确定。