数学建模e题2023第四问

数学建模e题2023的第四问是使用遗传算法来求解。通过遗传算法，可以找到一个最佳的模型参数组合，以最小化残差值，从而得到最优的预测结果。在这个问题中，遗传算法的目标是找到最佳的 p、d、q 值，以使得模型的拟合效果最好。通过网格寻优，筛选出最佳的模型参数组合为 p=1, d=0, q=3。这一组参数可以用于建立ARIMA模型，并进行预测分析。

相关问题

2023数学建模国赛B题第四问

根据引用中的信息，B题第四问可以通过建立数学模型来解决。在第二问已经建立了价格和销量的二元线性关系的基础上，可以使用成本加成定价法模型来进一步分析。成本加成定价法模型中，价格等于单位成本乘以成本利润率。通过将单位成本的定义带入到第二问构建的二元关系中，可以得到一个包含单位成本和销量的多元线性模型。进一步根据附件中的数据，可以使用最优解算法求解模型的参数。注意要加入参数的范围限制，以避免运算时间过长。另外，你还可以使用两种方法来解答这个问题，一种是语文建模，另一种是构建详细模型并进行描述。

根据引用，商超销售蔬菜的定价一般采用成本加成定价方法。商超在不确切知道具体单品和进货价格的情况下，需要在每天凌晨3:00-4:00做出当日各蔬菜品类的补货决策。因此，对蔬菜的需求分析和定价决策非常重要。销售量与时间存在一定的关联关系，而供给方面，蔬菜的供应品种在4月至10月较为丰富。合理的销售组合对商超的销售空间限制而言至关重要。

根据引用，公式\[ W' = 2 \times D \times \tan\left(\frac{\theta}{2}\right) \times \cos(\alpha) \] 可以用来计算问题中所需的数值。

因此，2023数学建模国赛B题第四问是关于建立数学模型来分析蔬菜销售量的分布规律及相互关系的问题。

2023全国大学生数学建模b题第四问

根据引用的信息，2023全国大学生数学建模b题第四问的详细思路可以在赛题发布后获取。同时，根据引用的信息，建模竞赛中的最优化问题可以使用数学规划算法来描述，常用的软件包括Lindo和Lingo。另外，根据引用的信息，赛题中涉及到与图形相关的问题，通常可以使用Matlab进行处理和展示。因此，在回答关于2023全国大学生数学建模b题第四问的具体方法和步骤之前，需要等待赛题发布后的详细信息。