数学建模2023年c题
时间: 2023-09-18 17:06:32 浏览: 69
根据引用,建立数学模型解决数学建模2023年C题的步骤如下:
1. 首先,利用训练集建立回归模型和分类模型来处理数据。回归模型可以用来建立婴儿的行为特征与母亲的身体指标和心理指标之间的函数关系,而分类模型可以将婴儿分为安静型、中等型和矛盾型。
2. 接下来,利用测试集评估两种模型的准确率。通过对测试集的预测结果与实际情况进行比对,可以评估两种模型的准确度。
3. 根据准确率高的模型,对最后20组数据(编号391-410号)的婴儿进行分类和预测。如果两种模型的预测结果一致,可以直接使用该结果。如果两种模型的预测结果不一致,则需要结合两种模型的预测结果进行判断。
4. 最后,对建立的模型进行效果分析,包括回归模型的预测效果和分类模型的正确分类比例。这可以通过将数据分为训练集和测试集来进行评估。
根据引用,解决问题二时,需要建立以婴儿的行为特征(安静型、中等型、矛盾型)为因变量,母亲的身体指标和心理指标为自变量之间的函数关系式。这可以采用回归模型进行模型建立。
综上所述,解决数学建模2023年C题的关键步骤包括建立回归模型和分类模型、评估模型的准确率、结合模型预测结果进行判断,并进行模型效果分析。
相关问题
数学建模国赛2023年c题
根据引用,2023年数学建模国赛C题的题目是"C题蔬菜类商品的自动定价与补货决策"。这道题目要求参赛者设计模型来解决蔬菜类商品的定价和补货问题。
根据引用,在预测模型结束后,下一步可能要设计补货决策模型和定价决策模型。这些模型需要考虑过去的历史数据以及一些动态变化的数据,比如预测未来的销量和品相对补货情况的影响。
另外,根据引用,商超销售空间的限制也需要被考虑,可能需要进行销售组合。这里提到了可能涉及到装箱问题,比如二维、三维装箱问题,但具体的复杂程度还需要根据题目的具体要求来确定。
因此,数学建模国赛2023年C题要求参赛者设计模型解决蔬菜类商品的自动定价与补货决策问题,需要考虑历史数据、动态变化的数据和销售空间限制,可能涉及到补货决策模型、定价决策模型和销售组合问题。
亚太数学建模2023C题
根据提供的引用内容,亚太数学建模2023年C题是商超以品类为单位做补货计划,需要分析各蔬菜品类的销售总量与成本加成定价的关系,并给出各蔬菜品类未来一周的日补货总量和定价策略,使得商超收益最大。
为了解决这个问题,可以采取以下步骤:
1. 首先,需要收集各蔬菜品类的销售数据和成本数据,可以通过商超的销售系统和财务系统获取。
2. 然后,需要对销售数据和成本数据进行分析,计算出各蔬菜品类的销售总量和成本加成定价的关系。可以使用Excel或Python等工具进行数据分析和计算。
3. 接下来,需要制定补货计划和定价策略。可以根据销售总量和成本加成定价的关系,结合商超的库存情况和市场需求,制定补货计划和定价策略,使得商超收益最大。
4. 最后,需要对补货计划和定价策略进行实施和监控,及时调整和优化。