2018数模国赛c题数据集

时间: 2023-09-04 08:02:33 浏览: 107
2018年数学建模国际竞赛(简称数模国赛)是一项面向全球大学生举办的科学竞赛活动。其中C题是与数据集相关的问题。数据集是指数据的集合,是数模竞赛中非常重要的资源。而C题的数据集是指在该竞赛中所提供的相关数据集。 2018年数模国赛C题的数据集可能包含了各种数据,可以是数值数据、文本数据、图像数据等。这些数据集是为了解决C题所提出的问题而准备的,需要选手们对数据集进行分析和处理,运用数学和建模的方法解决实际问题。 根据具体的C题内容,数据集可能涉及到不同的领域,例如经济学、环境科学、物理学等。选手们需要根据题目要求,对数据集进行预处理、统计分析、模型建立等工作,从中挖掘出有效的信息和规律,并进行合理的建模和求解。 在比赛过程中,选手们需要充分利用数据集,进行数据清洗、特征提取、数据可视化等操作,以获取清晰的数据特征和规律,并将其转化为数学模型。通过运用数学方法,选手们可以对问题进行定量分析,得到有价值的结果和结论。 总之,C题数据集是数模国赛中为选手们提供的重要资源,选手们需要对其进行充分的分析和处理,运用数学和建模的方法来解决实际问题。通过对数据集的深入挖掘和分析,选手们可以有效地解决C题所提出的问题。
相关问题

2023数模国赛c题附件二数据处理

附件2中的数据处理包括以下几个步骤: 首先,根据月份对数据进行统计,以月为单位进行销量情况的统计。对于数据较少的月份,可以选择剔除,以保证分析的准确性。对于有数据缺失的月份,可以进行插值处理,填充缺失值。此外,考虑到实测数据的波动性较大,可以对数据进行平滑处理,以获取趋势信息。 其次,针对每个指标可以建立单独的预测模型。例如,对于销量和批发价格,可以选择合适的算法进行预测,并预测7月1日至7日的数据。这些指标往往具有一定的周期性,因此在建立销量、批发价格与销售价格之间的关系式模型时,可以利用第一问中与其相关性较大的菜品指标。例如,假设菜品A与菜品C和菜品D的相关性在0.95以上,那么在建立模型时,自变量可以选择菜品A、C、D的销量和批发价格,因变量为菜品A的销售价格。同时,还需要考虑到不会在第三问中选择所有菜品A、C、D,所以还需要构建A和C、A和D以及单独A的指标作为自变量的情况。在建立模型时,需要标注好训练的模型及参数,以便后续第三问的计算使用。 最后,为了确定相关性较大的菜品,需要设置一个相关性值的阈值,找出与每种菜品相关性较大的菜品。这个阈值可以根据实际情况来设定。这些相关性较大的菜品将在第二问的构建中使用,并且在后续问题中也会用到。通过以上的数据处理步骤,可以为2023数模国赛C题附件二提供有效的分析和预测基础。

数模国赛2018a题答案

### 回答1: 数模国赛2018 A 题是四川省举办的一场赛事。本题为模型建立与求解题,要求参赛者通过建立数学模型解决实际问题。 首先,我们需要阅读题目并理解要求。根据题目,我们了解到有一座桥梁,汽车在桥上通行会产生共振。问题要求我们确定载重汽车通行桥梁时产生共振的速度范围。 其次,我们需要建立数学模型来解决这个问题。可以考虑使用机械振动的基础方程,和振动的耗散方程。我们可以建立汽车与桥梁之间的耦合振动方程,从而得到一个二阶微分方程。其中,载重汽车的质量、刚度以及阻尼系数,以及桥梁的长度、质量和刚度都是需要考虑的因素。 然后,我们需要求解数学模型。首先,要确定汽车和桥梁的初始条件,包括初始产生共振的速度范围。然后,我们可以利用数值模拟的方法,比如欧拉法或者四阶龙格-库塔法,来求解这个动力学方程。通过不断调整汽车的速度,我们可以得到桥梁的振动响应的频谱。 最后,我们需要分析结果并得出结论。根据求解得到的频谱图,我们可以确定载重汽车通行桥梁时产生共振的速度范围。共振速度范围的确定对于确保桥梁的安全运行非常重要。 总结起来,数模国赛2018 A 题是一个模型建立和求解的题目,要求参赛者通过建立数学模型解决桥梁共振问题。回答这个问题需要阅读和理解题目、建立数学模型、求解模型、分析结果,并得出结论。这个问题涉及到机械振动、动力学方程的求解,以及数值模拟等方面的知识。 ### 回答2: 数模国赛2018年的A题是关于网络信息流量最大化的问题。题目给出了一个有向图,节点代表网络中的用户,边代表用户之间的关系,并且每条边上还附带了一个数字表示该边上的信息流量。 我们的任务是选择一个起始节点,使得从该节点开始,经过若干条边后,能够最大化网络中的总信息流量。 解决这个问题的思路可以采用图的遍历算法,如深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)。以某个节点为起点,遍历所有可到达的节点,不断累计每条边上的信息流量,并记录最大值。 具体步骤如下: 1. 从某个节点开始,将当前节点标记为已访问。 2. 遍历当前节点的所有邻居节点(即当前节点的所有出边的另一端节点),如果该邻居节点未被访问过,则继续下一步;否则,跳过该邻居节点。 3. 将当前节点与邻居节点之间的边的信息流量累加到总信息流量上。将邻居节点设置为新的当前节点,继续执行第2步。 4. 如果没有可访问的邻居节点,回到上一个节点,继续执行第2步。 5. 当所有节点都被访问过时,得到的总信息流量即为最大的网络信息流量。 要注意的是,由于给出的是有向图,边的方向需要遵循题目的要求。在实现算法时,可以使用数据结构来存储节点的访问状态,记录已访问节点和待访问节点等信息。 综上所述,我们可以通过深度优先搜索或广度优先搜索算法来解决数模国赛2018年A题,并得到网络中的最大信息流量。这样的解答可以帮助我们理解题目要求,并为编写程序提供一个思路。 ### 回答3: 数模国赛2018A题是一个复杂的问题,需要综合运用数学建模、计算机算法和实际问题分析等多方面知识进行解答。由于篇幅限制,以下是该题的主要思路和解决方案。 题目要求设计一种城市交通路线优化方案,使得满足居民通勤需求的同时最大化交通效率。 首先,需要对交通网络进行建模。可以将城市划分为若干个交通网络节点,每个节点代表一个重要地点,比如公交站点或者交叉路口。然后,根据实际情况,得到各个节点之间的距离、道路容量等重要参数。 接下来,需要建立数学模型来描述交通流量和交通效率之间的关系。可以采用流体力学的思想,将交通流量视为液体在网络中的流动,通过建立交通流量守恒方程和流速-容量关系,来推导出交通网络的流量分布和交通效率。可以运用线性规划或者图论算法等方法对模型进行求解。 在优化方案中,还需要考虑居民通勤需求的满足程度。可以通过调整公交线路、设置换乘站点等方式来提高乘客的出行体验。同时,还可以考虑引入智能化调度系统,根据实时交通状况优化公交车的发车间隔和路线选择,以减少拥堵和提高交通效率。 最后,为了验证方案的有效性和稳定性,可以通过仿真实验来模拟不同交通流量和出行需求下的交通状况。通过对比不同方案的指标,如交通流量、通勤时间等指标,来评估方案的优劣。 综上所述,数模国赛2018A题需要综合运用数学建模、计算机算法和实际问题分析等多方面知识进行解答。通过建立数学模型、优化方案以及进行仿真实验等方法,可以找到一种有效的城市交通路线优化方案。

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