2012年数学建模国家优秀论文

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承诺书

我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.

我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。

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我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会,可将我们的论文以任何形式进行公开展示(包括进行网上公示,在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等)。

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太阳能小屋的设计

摘要

本文针对光伏建筑设计时对外表面光伏电池板优化铺设及逆变器选用优化问题,建立太阳辐射模型、多目标优化模型,并引入运筹学中松弛约束、动态规划、启发式算法、等步长探索思想求解优化模型,解决不同安装方式下(贴附、架空)光伏电池阵列最优排布并合理选择逆变器的问题,达到优化目标。继而,在计算求得电池板最佳倾角的基础上,提出了一套合理化太阳能小屋建设方案。

光伏电池发电原理为光电效应,能量来源为太阳能。模型I对经典太阳辐射模型进行适当改进,以求不同方位角γ和水平倾角β下倾斜平面接收的太阳辐射能量。借助Matlab软件编程求解,得到位于大同地区的小屋朝南倾斜屋顶和东、南、西、北立面接收的年太阳辐射量分别为1564.49、594.21、1050.16、881.23、261.47(单位:kw·h/㎡)。

对于问题1,存在两个优化目标:(1)小屋全年太阳能光伏发电总量尽可能大;(2)单位发电量的成本尽可能小。限制条件考虑四个原则:面积限制原则、电压限制原则、功率限制原则、串并联规则原则。出于实际问题中经济性原则的考虑,借助Matlab求出使3种不同材质的电池板在35年寿命期限内收回成本所需要的年阳光辐照量临界值分别为946.03、793.65、304.76(单位:k w·h/㎡),以此为依据决定铺设不同墙面的材料。为进一步降低求解难度,将多目标问题分解为“合理串并联、铺设电池板、选择逆变器”三个阶段建立动态规划模型;由于附带门窗的墙面几何关系复杂,故建立松弛模型并借助Lingo软件求松弛解,进一步用启发式算法求得符合实际的最优决策。最优铺设方案见附录1。年均发电量为13780.6 k w·h/㎡,35年寿命期内发电总量为434088.88 k w·h/㎡,总收益21.70万元,回收年限约28.48年,单位发电量成本为0.616元/度。

对问题二,在模型I基础上建立以发电量最大为目标的无约束非线性规划模型III,利用等步长探索法求得精度为0.1°条件下,大同地区最佳倾角和最佳方位角分别为36.6°、7.8°。此时年均发电量、35年总发电量分别为15664.94和493445.70 k w·h/㎡,总收益为24.67万元,回收年限约24.58年,单位发电量成本为0.542元/度。

对问题三,提出了一种基于最佳倾角和方位角的太阳能小屋建设方案。该方案在符合建筑要求的情况下,使得接收太阳辐射量和有效发电面积尽可能取得最大值,此时单位发电量成本为0.414元/度,产生经济效益的同时,大大减少了房屋碳排量。

关键词:松弛约束太阳辐射模型光伏阵列动态规划

1 问题重述

建筑光伏发电系统是近年来利用太阳能发电的一种新概念,它利用铺设在建筑围护结构上的太阳电池板产生电力,从而实现“节能减排”。太阳能小屋作为实现“光伏建筑一体化”(BIPV , Building Integrated Photovoltaics) 概念的典范,已成为21 世纪建筑及光伏技术市场的热点之一。

在设计太阳能小屋时,需在建筑物外表面(屋顶及外墙)铺设光伏电池,光伏电池组件所产生的直流电需要经过逆变器转换成220V 交流电才能供家庭使用,并将剩余电量输入电网。不同种类的光伏电池每峰瓦的价格差别很大,且每峰瓦的实际发电效率或发电量还受太阳辐射强度、光线入射角、环境、建筑物所处的地理纬度、地区的气候与气象条件、安装部位及方式(贴附或架空)等诸多因素的影响,因此,研究光伏电池的优化铺设很有必要。

在同一表面采用两种或两种以上类型的光伏电池组件时,只有同一型号的电池板可串联;而在不同表面上,即使是相同型号的电池也不能进行串、并联连接。

请参考附件提供的数据,对下列三个问题,分别给出小屋外表面光伏电池的铺设方案,使小屋的全年太阳能光伏发电总量尽可能大,而单位发电量的费用尽可能小,并计算出小屋光伏电池35年寿命期内的发电总量、经济效益(当前民用电价按0.5元/kWh 计算)及投资的回收年限。

问题1:请根据山西省大同市的气象数据,仅考虑贴附安装方式,选定光伏电池组件,对题设小屋的部分外表面进行铺设,并根据电池组件分组数量和容量,选配相应的逆变器的容量和数量。

问题2:电池板的朝向与倾角均会影响到光伏电池的工作效率,请选择架空方式安装光伏电池,重新考虑问题1。

问题3:根据附件给出的小屋建筑要求,请为大同市重新设计一个小屋,要求画出小屋的外形图,并对所设计小屋的外表面优化铺设光伏电池,给出铺设及分组连接方式,选配逆变器,计算相应结果。

2 基本假设

1. 不考虑冰雹、地震等自然破坏因素。本文假设在正常损耗度下,所有光伏组

件在0~10年效率按100%,10~25年按照90%折算,25年后按80%折算。 2. 假设通风和散热情况良好,即忽略由于温度对光伏电池转换效率等的影响。 3. 在使用年限35年内年平均光照强度基本不变。

4. 假设小屋周围无其他高大建筑物等对太阳投射造成遮挡。

5. 为方便施工,假设同一分组阵列中的组件具有相同的太阳辐射条件(朝向、

倾角等)。

6. 当光伏分组阵列的端电压低于逆变器输入电压范围下限时,逆变器将停止运

行,即认为系统不能发电。为简化计算,假设单晶硅和多晶硅电池启动发电的表面总辐射量≥80W/m 2、薄膜电池表面总辐射量≥30W/m 2 。 7. 所有逆变器安装在配电室,即不占用屋顶面积。

3 符号说明及术语解释

H :太阳辐照度,即单位面积上接收的太阳辐射功率。单位:2/W m

b R :

倾斜面上的直射辐射

水平面上的直射辐射。

I sc :太阳常数,取1.1

s t :

太阳时,时间的计量以地球自转为依据,地球自转一周,计24太阳时,当太阳达到正南处为12:00

s ω:时角,()1512,s t ω=-单位:度

δ:赤纬角,太阳直射纬度,计算公式为:

()228423.45sin ,365n πδ+??

=? ???

其中n 为日期序号,以1月1日n=1.

α:太阳高度角,即以太阳视盘面的几何中心和理想地平线所夹的角度。

sin sin sin cos cos cos ,αφδφδω=?+??其中φ为大同纬度40.1°。

γ:表面方位角,即倾斜表面法线在水平面上投影线与南北方向之间的夹角,正南方取0,偏东为负偏西为正。

β:表面与水平面之间的夹角。 ??,β

γ:使斜面接收光照量最大的β,γ的估计值。 ρ:光伏电池板平均反射率,取0.2。

η:光电转化效率,即光伏电池板能量利用率 η':逆变效率。

U :串联电池支路输出端电压。 A :满足并联条件的光伏电池分组矩阵,其元素(,)ij ij a b 表示一条串联支路,

它由ij b 个ij a 型号的电池板串联组成。

'k p :第k 种逆变器容量,k=1,2,...,16. Q :年发电量,单位kw ·h/m 2

C :)

+=

∑(电池板成本逆变器成本单位发电量费用年平均发电量

1h :建筑屋顶最高点距地面高度

2h :室内使用空间最低净空高度距地面高度 1l :建筑平面体型长边 2l :建筑平面体型最短边;

β':正南房顶的倾斜角; A S :建筑总投影面积;

:wi S 房屋建筑的南、东、北、西墙面,正南、正比顶面,1,..,6i =;

cj S :房屋建筑的南、东、北、西墙面的窗户面积,1,..,4j =; yi

S :房屋建筑的南、东、西墙面的有效铺排光电板面积,1,2,4,5,6i =

mk S :房屋建筑的南、东、西墙面的原门面积,1,2,4,5,6k = 11c l :正南墙面的窗户长度 12c l :正南墙面的窗户高度

4 模型建立及求解

光伏电池的能量来源为太阳能,能量转化过程如图1所示。

光电幕墙的应用很关键的考虑因素是当地太阳光照辐射情况,它从根本上直接影

响光伏系统工程运行效能和运行成本。故无论电池板如何架设,都必须先计算得受光面(此题中为小屋外墙)所获得的太阳辐射能量。在此基础上建立模型,求解光伏阵列排布和逆变器的最优选择方案。 4.1模型I 太阳能辐射计算模型

下面来分析倾斜屋顶接收的太阳辐射量。

基于Hay 提出的各向异性漫射模型[1]假定,倾斜面上天空散射辐射量是由太阳光盘的辐射量和其余天空穷地精均匀分布的散射的漫射辐射和地面反射辐射之和是不变的。倾斜面可接受到的太阳辐射量r H 来自以下三方面:

①太阳直射辐射到斜面的部分bT H ②天空散射到辐射面的部分dT H ③地面反射到斜面的辐射量rT H 即r bT dT rT H H H H =++。(1)

bT H 与水平面直接辐照量b H 之间有如下关系: bT b b H H R =

(2) 00

1cos [(1)]2d d dT d b H H H H H H R H H β

--+=+-

(3) 式中,d H H 和分别为水平面上散射辐射及总辐射量,H 0为大气层外水平面上辐射量,它可以由下式求出:

024360(10.033)(cos cos sin sin sin )365180

sc s s n H I πφδωωφδπ=++,(4)

其中,I sc 为太阳常数,取1.1。

地面反射辐射量1cos ()2

rT H H β

ρ-= (5) 将(2)~(5)代入(1)得倾角为β的倾斜面上的总辐射照度为:

001cos 1cos [(1)]()22d d r b b d b H H H H H H R H R H H H ββ

ρ--+-=++-+(6)

其中,r H 为倾斜面上太阳总辐射强度(2/W m );b H 为水平面直接辐射强

度;d H 为水平面散射辐射强度;H 为水平面总辐射强度;ρ为光伏电池板平均反射率,与加工工艺和表面涂层有关,通常在15%~25%左右,这里取20%;b R 为倾斜面上和水平面上直接辐射的比值。

图1.

倾斜面与水平面辐射直射关系

(左:任意表面方位角情况,右:正南情况)

对于偏离赤道方位角为γ的倾斜平面上太阳辐射量的计算,普遍采用Klein 模型:

[()sin(sin cos cos sin cos)...

180

cos(sin sin)(cos cos sin sin cos)...

(cos cos)cos sin sin]/[2(cos cos sin sin sin)]

180

b ss st

ss st

ss st s

R

π

ωωδφβφβγ

δωωφβφβγ

π

ωωδβγφδωφδ=--+

+-++

+-+

(7)

(δ:赤纬角;

s

ω:时角;纬度φ=40.1°;α:太阳高度角;γ:表面方位角,即倾斜表面法线在水平面上投影线与南北方向之间的夹角,正南方取0,偏东为负偏西为正;β:表面与水平面之间的夹角。)

(7)中

ss

sT

ωω

和分别为倾斜面上的日出和日落时角,

min{,arccos()arcsin()}

min{,arccos()sin()}

ss s

sT s

a c

D D

a c

arcs

D D

ωω

ωω

?

=-+

??

?

?=--+

??

(8)

式中:

sin(sin cos cos sin cos)

cos(cos cos sin sin cos)

cos sin sin

a

b

c

D

δφβφβγ

δφβφβγ

δβγ

=-

=+

=

=

特别地,当倾斜面为正南方向时,0

γ=,公式(7)化为

sin(-)sin cos()cos sin

180

cos cos cos sin sin

180

sT sT

b

s s

R

π

ωφβδφβδω

π

φδωωφδ

+-

=

+

(8)

将附件中大同地区365天内每天24小时太阳光直射、散射能量、时角、赤纬角等数据代入(1)和(4)式,并借助Matlab软件辅助计算,得到该年朝南

倾斜屋顶接受的总太阳辐射量约为1564.49kw ·h/㎡,一小时最大辐射量为1050 kw ·h/㎡;同理,根据所给数据中各立面每小时辐射总量,可求出东、南、西、北立面接收的年太阳辐射量为594.21、1050.16、881.23、261.47(单位:kw ·h/㎡)

4.2模型II :光伏方阵分组模型

为保证光伏组件正常工作,在设计分组时应遵循如下原则: 原则一(串并联约束):在同一表面采用两种或两种以上类型的光伏电池组件时,同一型号的电池板可串联,而不同型号的电池板不可串联。

原则二(电压约束):多个光伏组件串联后并联接入逆变器,输出电压应在所选用逆变器的额定工作电压(V )范围内,且并联的光伏组件端电压相差不应超过10%。

原则三(功率约束):光伏阵列的最大功率不能超过逆变器的额定容量。 基于以上三个原则,针对题中所给的24种规格(6种单晶硅电池、7种多晶硅电池、11种薄膜电池)光伏电池进行排列组合,求得符合并联条件的分组组合。

由于不同材料的光伏电池对光的利用率存在差异,由附件说明可知,单晶硅和多晶硅电池启动发电的表面总辐射量≥80W/m 2、薄膜电池表面总辐射量≥30W/m 2,故在低光照(30~80 W/m 2)下,前两种电池不工作,端电压为0,而薄膜电池可启动,显然与原则二相悖,易知,前两种电池不可能与薄膜电池并联,应分开考虑。

具体实现分组的算法如下: step1.

根据所给逆变器参数表,输出电压为AC220/50Hz 的逆变器所允许的输入电压范围为21~32、42~64、99~150、180~300(单位:V),基于原则二,在端电压上限为300V 的前提下计算24种规格电池板各自的最大串联数目i n (i=1,2,...,24),并求出1~i n 块板串联的端电压和总功率。例如开路电压为0V 、功率为P 的电池,

300[]n V =,则该型号电池可能构成的串联端电压U 为000,2,...,V V nV 。由此可得

24

1

i i n =∑个可能的电池串和端电压。

step2.

对于第一步中得到的端电压为U 的电池串,可以与之并联的电池串端电压

U'应满足'

' 1.1

U U U ≤≤,并联电池组的端电压即为U 。若U 不在任何逆变器输入

电压允许范围内,则将该组删除。至此,可求得符合电压约束的可并联电池分组。

step3.

求各条电池串输出功率P=(1)(12...)2

i i

i i i n n n P P +++=

。其中,i P 为单块第i 种规格电池在全年最大辐射度情况下的输出功率,即

22

)i P η=??(W)最大辐射度(W/m 受光面积(m )

光电转换效率 基于原则三,若分组中存在某一电池串串联功率大于可选逆变器最大容量,则应将该组删除。

注意,这里不涉及对具体逆变器的选择,故对于原则三的约束此处只作为

必要条件对分组情况进行筛选,将“光伏阵列的最大功率不能超过逆变器的额定容量”的约束转化为“串联阵列最大功率≤逆变器容量”,对于并联阵列总功率的限制将在下文中将做进一步讨论。

利用Matlab 编程实现以上分组算法,得到131个符合并联条件的分组阵列,视每个光伏阵列中各串联电池串“等价”,则最大等价电池串数目为13。分组结果记为矩阵13113A ?.

1,11,11,21,21,131,132,12,12,22,22,132,13131,1131,1

131,2131,2131,13131,13(,)

(,)(,)(,)(,)(,)(,)(,)(,)a b a b a b a b a b a b A a b a b a b ??????=?????? 该矩阵中二元组元素(,)ij ij a b 表示一条串联支路,它由ij b 个ij a 型号的电池板

串联组成;每一行表示一个并联分组阵列,该行联电池串“等价”;若可并联电池串不足13,则记为(ij a ,0)。 4.3模型III (问题一):贴附安装方式下光伏电池组设置优化模型 4.3.1问题分析

本问题要求中,针对太阳能小屋外墙面光伏电池铺设方案进行设计为多目标优化问题,所基于的目标有二:

(1)发电量目标,即小屋的全年太阳能光伏发电总量尽可能大; (2)成本目标,即单位发电量的费用尽可能小。

而实际在设计节能房屋时,出于经济可行性的考虑也是必须的。鉴于所给三种不同材质的电池板性能和价格方面有很大差异,因此,若要使在太阳能小屋35年寿命期限内收回成本,使电板35年内产生收益大于投入成本,则使用不同材质的电池板所需要的年阳光辐照量临界值为:A 型(单晶硅):946.03kw ·h/㎡,B 型(多晶硅):793.65kw ·h/㎡,C 型(薄膜电池):304.76k w ·h/㎡。而外墙立面实际接收的年阳光辐照度分别为:

表1. 不同朝向立面实际接收的年阳光辐照度

立面朝向 东 南 西 北 年阳光辐照量

(kW ·h/m 2) 594.21 1050.16 881.23 261.47

可选板型 C A ,B,C B,C /

A,B 型电池光电转化效率高(η在15%左右),但对低光照情况和温度变化

适应性较差(启动发电的表面总辐射量≥80W/m2),且成本较高;C 型电池相对廉价,且对低光适应性好(启动发电的表面总辐射量≥30W/m2),但光电转化效率低(η在5%左右)。西面虽满足B 板临界光照要求,但二者很接近,盈利空间过小,舍弃。故对于各朝向建筑外表面面铺设光伏电池的决策为:东、西取C 型,南和朝南屋顶取A,B 型,朝北屋顶和北墙无论铺何种电池板都将亏本,故不进行铺设。这大大降低了问题规模。下面对东、西、南、朝南屋顶的电池板铺设和逆变器选取问题进行优化设计。

4.3.2模型准备

对应矩阵A ,求出价格矩阵M 、面积矩阵S 和功率矩阵P ,对应表示出每条串联光伏阵列支路的s ij ij ij m 价格,面积和功率p 。

针对两个优化目标,分别作如下定义: 定义一.

发电量Q=电池板接收的太阳能×光电转化效率η×逆变效率'η×80%(逆变器电路阻性负载)

定义二.

)+=

∑(电池板成本逆变器成本单位发电量费用C 年平均发电量

H 为单位面积太阳辐照量,1H 、2H 分别针对AB 型号和C 型号电池板,为简化逆变器对输入电压下限限制,进行电池表面太阳光辐照阈值的假设,令

1,800,H H H ≥?=?

?其他,2,30

0,H H H ≥?=??其他,即当电池表面光照低于阈值时逆变器输出电量为0。

设整数变量ij z 为并联电路中(,)ij ij ij A a b =的数目,其单串元件面积规格为ij s ,覆盖面积为ij ij z s ;光电转化效率为ij η,发电量为ij ij ij z s H η。

设0-1变量ik y 表示第i 个并联分组是否选择第k 种逆变器(逆变效率记为'k η)

,是为1,否为0,。由模型I 结果知,在矩阵ij A 中,A 、B 型电池板并联组合为第1~61行,C 型为第62~131行,并联组合中“等价”电池串最多有13条,可供选择的逆变器共16种。令123461,131,13,16n n n n ====。

设0-1变量ij x ,0,0

1,0ij ij ij

z x z =??=?>??。

在一年365243600t s =??内,年发电量为: 331424

1

121

1

1

1

1

[(H 0.8')(0.8')];

AB C

n n n n n n ij ij ij ik ik ij ij ij ik ik i j k i n j k Q Q Q t z s y z s H y ηηηη=======+=?+?∑∑∑∑∑∑∑∑

设ij A 价格为ij m ,第k 种逆变器价格为'k m ,则单位发电量的费用为:

324

111

(')

;n n n ij

ij

ik

k i j k z m y

m C Q

===+=

∑∑∑

4.3.3模型建立

在这个多目标优化问题中,要使目标一最大,目标二最小。故可将目标函

数定为max Q

f M

=.决策变量为,,ij ik ij x y z 。

在建筑表面铺设电池板时,应在模型II 基础上,新增一个原则: 原则四(面积约束):每个墙面铺设的电池板总面积不超过墙面(屋顶)建设面积。

依据原则一至四,建立如下数学模型:

max Q

f C

=

3

23

44

3444

11

1

111

1102112..'(6)1(7)(8)(9)100(10)max()(11),01,,

(12)1,...,,1,n n ij ij i j n n ij ij ik k

j k n ik k n n ij ik

j k ij

ij ij ij ij

n n ik ik ij ij ik ik k k ij ik ij s t

z s S

z p y p y z y z p x z x y V x V y V x y z N i n j =========<≤≤≥≤≤≤≤≤=∨∈==∑∑∑∑∑∑∑∑∑(5)34

...,,1,...,n k n ???????????

?????????

??=? 式(5)为面积约束,S 应取所研究面的可铺设面积,由于墙面存在门窗等附件可能造成面积浪费,但几何关系复杂,难以求出实际可铺设电池板区域面积,故为“松弛约束”,即S=墙面面积-门窗面积;

式(6)为功率约束,保证“逆变器的选配容量≥光伏电池组件分组安装的容量”;

式(7)约束每个可并联电池组最多选用一个逆变器;

式(8)约束若有逆变器则该并联组必至少选择一条电池串; 式(9)排除选取A 矩阵中无效(即0ij b =)的情况;

式(10)是对0,0

1,0ij ij ij

z x z =??=?>??的约束;

式(11)保证并联阵列端电压在所接逆变器允许输入电压范围内。

4.3.4模型求解

经上文分析易知,该问题涉及2个目标、8个约束、3个决策变量,问题规模很大,无法一步求出全局最优解。故应根据实际情况对问题进行合理分解和简化。根据运筹学中的动态规划[2]理论,可将这个复杂问题分解成三个阶段,每个阶段作为该问题的子问题,逐个进行解决。

易知,若对于A →B →C 每个过程都取局部最优解,则得到的必为A →C 的全局最优解。故如此分解是合理可行的。

(1)阶段A :解松弛模型

该阶段不考虑逆变器阻性负载和逆变效率造成的电量损耗以及逆变器成本,仅对光伏阵列进行优化。

年发电量:

3

3

1

2

11211

1

(H );

AB C

n n n n ij ij ij ij ij ij i j i n j Q Q Q t z s z s H ηη=====+=+∑∑∑∑∑∑

单位发电量的费用:

3

211

n n ij

ij

i j z m

C Q

===

∑∑

阶段目标函数max Q

f C

=

,限制条件为公式(5)~(12)。 由于限制条件中的面积约束为考虑具体几何排布可行性,该模型即为实际问题的松弛模型。使用lingo 求解该松弛模型的最优解,实为实际问题最优解的上界f 。

(2)阶段B :排板

在A 的基础上对具体墙面铺设电池板时,若理论最优解与实际冲突,则引入启发式算法思想。其基本思想为:在松弛模型的最优决策附近搜索符合实际条件的次优解,使其接近f .

(3)阶段C :选逆变器

逆变器的选取应在遵循原则二、三的基础上,选择尽量少、效率高、成本低的型号。

下面以东立面为例:

A 阶段:对松弛模型求最优解,得出需要4个C8型电池,4个C6型电池,16个C1型电池,目标函数值为f =84.17kw 2·h 2/元。

B 阶段:用AutoCAD 软件对实际情况进行模拟可知,墙面上仅能放置13个C1型电池(如图3(左)所示),这样,目标函数仅能取到74.59 kw 2·h 2/元,远非最优解甚至次优解。

图3.东立面电池排布方案(左:优化前;右:优化后最终方案)

我们希望通过启发式算法思想来优化这种排布方案,其基本思想为:在松弛模型的最优决策附近搜索符合实际条件的次优解,使其接近f .

通过观察计算发现墙面顶部有大片空余,此处可以加以利用,而门顶部的C1型电池无法与其他电池组成串联,为减少逆变器用量,选择同样型号电池填补空余并替换该C1型电池。排板方式如图3(右),此时目标函数值为80.44 kw2·h2/元。

经过此步优化,虽然还有部分空余未被利用,但由于东向总光照较小且C 型电池转化效率普遍较低,继续优化此局部对全局影响甚微,而目标函数值已达到80.44kw2·h2/元,约为0.9556f ,因此以当前排布方式为最终东立面的排布方案。

C阶段:对于12个C1型PV电池,其最大总功率为1076.58w,端电压为2×138V,应选择SN12型逆变器。对于4个C6型PV电池,其最大总功率为14.34w,端电压为4×26.7V,选择SN1型逆变器,对于4个C8型PV电池,其最大总功率为28.69 w,端电压为4×26.7V,也选择SN1型逆变器,可合并为一个并联电路共用一个逆变器。对于2个C2型电池,其最大总功率为104.03w,单个电压为62.3V,选用SN3型逆变器。光伏阵列见附录1。

西立面、朝南屋顶同理可得,电池板铺设图和光伏阵列图见附录。北立面不铺设电板,原因见本节“问题分析”。南立面几何关系较特殊,故要特别分析处理。

由于南向的年总光照量大于A、B型PV电池的成本回收临界光照量,而A、B型PV电池的转化效率远高于C型电池,因此我们优先考虑完成A、B类电池的铺设。

计算分析南立面的几何特征,得出由于空间约束,门左侧只能摆设四块A1或A3型PV电池(具有两种主要的铺设方式,如图4.a和4.b所示),而A3型的转化效率较高,我们选择A3型进行铺设。图中两种排布方式等效。

(a) (b)

(c) (d)

(e) (f)

图4.南面墙电板可能的排布

对门右侧的矩形空间计算分析,可知矩形空间左侧部分仅能横向铺设两块A1或A3型PV电池(如图4.c所示),此处我们同样选取A3型,而剩余右侧部分可纵向排列两块电池,其组合方式可能为两块A1、A3型PV电池(如图4.d 所示),此时的目标函数值为159.69(kw·h)2/m2;也可能为一块B3电池加一块任意长度尺寸小于1718mm的PV电池(如图4.e所示),用matlab软件实现最优组合的选择,得到待定电池应选择B1型的,则产生了最终的铺设形式,如图4.f所示,此时的目标函数值为159.53(kw·h)2/m2。可以看出,选用图4.f所示分布方式不仅可以提高目标函数值,还能减少逆变器的个数,降低成本,因此选择用8个A3型电池来完成南立面的铺设。光伏阵列见附录。

表2. 贴附安装光伏组件成本、产值及回收年限

东西南朝南屋顶合计年太阳辐射578673.00 872802.00 1007701.51 1564900.00 4024076.51 年平均发电量kwh/年588.24 1006.81 1385.68 10799.86 13780.60 35年产电量kwh 18529.44 31714.65 43649.07 340195.73 434088.89 总产值¥9264.72 15857.33 21824.54 170097.86 217044.44 光伏电池板成本¥6543.97 7369.31 28456.82 138760.50 181130.60 总成本¥26643.97 21726.69 43456.82 175660.50 267487.98 逆变器成本¥20100.00 14357.38 15000.00 36900.00 86357.38 前十年产值2941.18 5034.07 6928.42 53999.32 68903.00 前25年产值6911.77 11830.07 16281.80 126898.41 161922.05 光伏回收年限23.61 15.15 46.97 27.75 28.48

4.4模型IV(问题二):架空安装方式下对光伏电池组倾角和方位角的优化模型

将电池板架空可以使电池板倾斜一定角度以接收更多阳光,影响架空效能的因素有二:倾斜角β表示电池板与水平面间夹角,方位角γ表示倾斜表面法线在水平面上投影线与南北方向之间的夹角,正南方取0,偏东为负偏西为正。斜

面接收的阳光辐照度r H 计算公式见(6),其中的R b 取(7)式。 4.4.1模型建立

目标函数:,max (,)r f H t βγ

βγ=∑

该问题为无约束非线性优化问题,可采用等步长探索式算法迭代求解。

第一步:初值定义。图4引自文献[3],由图可见,正常情况下H r 对β敏感度远大于对γ敏感度,且使目标函数最大的β变化范围为[0,90]??,γ变化范围为

[60,60]-??。为降低问题规模,先假设γ取定值0°,β的初始搜索区间为[0,90]??。

图4.光伏阵列产能随倾角和方位角变化趋势图

第二步:设搜索步长为1,在初始搜索范围内,对β取0,1,2,...,90度时求

(,)f βγ,使f 最大的β即为精度为1下的1

。 第三步:设β搜索步长为0.1,搜索范围为[1?β-1,1

?β+1],γ搜索步长为1,搜索范围为[60,60]-??,进一步搜索。得到精度为0.1的2

和精度为1的1

?γ。 第四步:令2

?ββ=,γ搜索步长为0.1,搜索范围为11??[-1,+1]γγ,得到精度为0.1的2?γ。搜索结束。 4.4.2模型求解

利用Matlab 编程(代码见附录),求解得到 1

?β=36°,0γ=0°时,6max (36,0) 1.64510f =? 2

=36.6°,1

?γ=8°时,6max (36.6,8) 1.72910f =?

?β=36.6°,?γ=7.8°时,6max (36.6,7.8) 1.73110f =?

图5. γ一定时年总辐射随倾角β变化曲线

表3. 最佳倾角下安装光伏组件成本、产值及回收年限

东 西

朝南屋顶

合计 年太阳辐射

578673.00 872802.00 1731444.00 1731444.00 4851475.00 年平均发电量kwh/年 588.24 1006.81 2337.66 11732.23 15664.94 35年产电量kwh

18529.44 31714.65 73636.31 369565.30 493445.70 总产值¥ 9264.72 15857.33 36818.15 184782.65 246722.85 光伏电池板成本¥

6543.97 7369.31 28456.82 138760.50 181130.60 总成本¥ 26643.97 21726.69 43456.82 175660.50 267487.98 逆变器成本¥ 20100.00 14357.38 15000.00 36900.00 86357.38 前十年产值 2941.18 5034.07 11688.30 58661.16 78324.71 前25年产值

6911.77 11830.07 27467.51 137853.72 184063.08 回收年限(不考虑逆变器)

23.61

15.15 26.06 25.19

24.58

4.5模型V(问题三):小屋设计 4.

5.1模型建立

考虑到房屋设计的两个方面:房屋通常是坐北朝南以保证日平均光照最多、

房屋通风良好等实际状况,题目要求尽量保证全年太阳能光伏发电总量尽可能大、单位发电量的费用尽可能小。

在屋顶可以采用架空的方式铺排电池板,所以在屋顶可以使南北屋顶的电池板的倾斜角36.6o β=,所以正北屋顶可以通过将电池板架空,使电池板朝向正南方向,从而可以使正北屋顶的年总辐射强度和正南屋顶的年总辐射强度相同。

考虑到当方位角7.8o γ=时,房屋的年辐射强度最大,所以设计房屋时要使房屋的朝向在正南方向向西偏离7.8°。

根据前面的结论,北面墙无论怎样铺排光电板,都会出现负盈利的状况,所以不考虑年总辐射强度。现建立目标函数为5个房屋顶面与墙面的年总辐射强度总和最大:

max ,1,2,4,5,6;

yi i i S H i =∑ 其中的约束条件为:

12121212125.4, 2.8,,15,3,,74;A h h h h l l l l S

l l ≤≥≥≤≥≥=≤

11211213122456()(),,,2sin w w w w w w l h h l h h S S l h S S S S l β+-====

=='房屋建筑的南、东、北、西墙面的窗户面积,满足对应的窗墙比、窗地比为:

4

12341

52340.5,0.35,0.3,0.35,0.2;ci

c c c c i w w w w A

S

S S S S S S S S S =≤≤≤≤≥∑ 考虑到原来房屋的结构,现保留原来房屋墙面的原门面积,则每个墙面或屋顶的电池有效铺排面积关系为:

1111222244445566,,,,;y w c m y w c m y w c m y w y w S S S S S S S S S S S S S S S S =--=--=--== 4.5.2模型求解

Step1:考虑到在屋顶可以采用架空的方式铺排电池板,从而可以使南北屋顶的电池板的倾斜角为36.6°,而且在屋顶的年总辐射强度在房屋6个屋顶与墙面中是最大的,所以要使,1,2,4,5,6yi i i

S H i =∑最大,先要使房屋面积要达到最大

1274A S l l ==;

Step2:考虑到在正南墙面可以采用架空的方式铺排电池板,从而可以使正南墙面的电池板的倾斜角为36.6°,而且正南墙面的年总辐射强度与房顶相同,所以要使,1,2,4,5,6yi i i

S H i =∑最大,也要先使房屋面积要达到最大112w S l h =,从

而可以得出:1l 会趋向于15,2l 也会趋向于4.9,12 5.4,'0h h β===;

Step3:根据房屋的总窗面积限制条件:4

115ci i S =≥∑以及最短边的限制条件:

2 4.9l ≤,并结合房屋建筑的南、东、北、西墙面对应的窗墙比、窗地比,考虑到房屋通常是坐北朝南以保证日平均光照最多、房屋通风良好等实际状况,将窗户位置放在南北2个墙面,且13c c S S ≥,所以1c S 暂定为8㎡,3c S 暂定为7㎡,但是2个窗户的具体面积、长宽以及位置,门的具体位置,最长边1l 、最短边2l 具体大小再根据电池板的排列进行确定。

Step4:考虑到在相同辐射强度条件下,A 、B 晶硅电池中A3型光伏电池的全年太阳能光伏发电总量与单位发电量的费用的比值最大,而房屋的正南墙面与屋顶的年总辐射强度最大,所以可直接选用A3只对房屋的正南墙面与屋顶先进行铺排,使铺排的A3型的光伏电池数量最多。通过启发式算法求解得:在屋顶可以放置63块A3型光伏电池,且1l =14.22,2l =4.54,在正南墙面可以放置43块A3型光伏电池,且1c S =9.97,11c l =2.61,12c l =3.82。

Step5:根据屋顶与正南墙面铺排的光伏电池,选择合适的逆变器类型与个数。

图6为所设计的小屋的三维视图。长方形小屋符合北方建筑风格,屋顶采用架空式太阳能电板,既平整美观,又易于架设和维护。

图6.太阳能小屋三维视图(其余面视图见附录)

表4. 新型小屋安装光伏组件成本、产值及回收年限

屋顶 南立面 合计

1731444.00 1731444.00

年平均发电量kwh/年18993.49 10987 29980.5

35年产电量kwh 598295 346090.7 944385.7

总产值¥299147.5 173045.3 472192.8

光伏电池板成本¥224097.4 131388.8 355486.2

总成本¥243897.4 146688.8 390586.2

逆变器成本¥19800 15300 35100

光伏回收年限25.12161 25.5214 25.26812

4.5.3模型评价

新设计的太阳能小屋的房顶的35年总发电量比原来的太阳能小屋大

100000kw.h,占原年总发电量的20%,回收年限与与拿来基本不发生变化,现在太阳能小屋的发展方向主要是BIPV系统,我们采用的是建筑与光伏系统进行简单的结合,把封装好的光伏组件安装在居民住宅或建筑物的屋顶上,再与逆变器、蓄电池、控制器、负载等装置组成一个发电系统;此种组件不需要特殊的制作,与建筑的结合方式简单,应用到幕墙和屋顶上达不到保温节能、透光的效果,不能实现与建筑的完美结合。

另一种方案是用光伏组件代替屋顶、窗户和外墙,形成光伏与建筑材料集成产品,既可以做建材,白天透过太阳光,进行室内照明,又能利用太阳能发电。该组件应符合节能保温等建筑要求,而且能够实现与建筑完美结合。

5 模型评价

5.1模型优点

(1)模型I基于漫反射各向异性假设的经典模型做相应改进,相较于各向同性的假设更具有合理性。写出了包含倾斜角和方位角的普适模型,适用范围广。

(2)建立模型III时,除发电量最高和单位发电量成本最低两个目标外,还考虑到实际情况对于盈利的需要,即保证在寿命周期内可以回收成本,以此为依据确定不同朝向的墙面铺设电板材料,使问题得到合理简化。

(3)在求解多目标整数规划时,将之分解转化为多阶段动态规划问题,以局部最优求得整体最优,对于难以表示的约束条件采用松弛约束代替,继而用启发式算法得出符合实际的最优解,合理运用运筹学知识将求解难度降低。

(4)给出最佳倾角计算算法。自主设计的小屋建立在最佳倾角的条件下,使得能源利用率得到提升。

5.2 模型缺点

(1)未考虑温度对光伏组件性能的影响。实际上,大部分光电池的输出电压受温度变化影响显著,故在设计时,应保证元件散热良好,以输出稳定的电能。

(2)在有其他建筑物等影响、或持续阴天的情况下,本模型求得的能量和收益偏大。应进行相应校正。

(3)自主设计的小屋方案较为粗糙,未考虑门窗的合理布局,仅提供一种可行方案,未来在设计时应做更为精细的安排,使其美观性、实用性、经济性等都得以保证。

6 参考文献

[1]【美】Robert F.,Majid G., Alma C.著,太阳能-可再生能源与环境. 北京:人民邮电出版社,2010年. P19~41

[2] 韩中庚,实用运筹学.北京:清华大学出版社,2007年.P121~138

[3]陈维等,BIPV中光伏阵列朝向和倾角对性能影响理论研究[J].太阳能学报,2009年第30卷第2期,P206~210

[4]郑瑞澄,民用建筑太阳能热水系统工程设计手册[M].北京:化学工业出版社,2006年.P8~26

[5]杨金焕,固定式光伏方阵最佳角度的分析[J].太阳能学报,1992年第13卷第1期,P86~92

[6] 杨金焕等,不同方位倾斜面上太阳辐射量及最佳角度的计算[J].上海交通大学学报,2002年第36卷第7期,P1032~1037

7 附录

附录1.

问题一解答:电池板铺设图及光伏阵列选用

全国数学建模竞赛一等奖论文

交巡警服务平台的设置与调度 摘要 由于警务资源有限,需要根据城市的实际情况与需求建立数学模型来合理地确定交巡警服务平台数目与位置、分配各平台的管辖范围、调度警务资源。设置平台的基本原则是尽量使平台出警次数均衡,缩短出警时间。用出警次数标准差衡量其均衡性,平台与节点的最短路衡量出警时间。 对问题一,首先以出警时间最短和出警次数尽量均衡为约束条件,利用无向图上任意两点最短路径模型得到平台管辖范围,并运用上下界网络流模型优化解,得到A区平台管辖范围分配方案。发现有6个路口不能在3分钟内被任意平台到达,最长出警时间为5.7分钟。 其次,利用二分图的完美匹配模型得出20个平台封锁13个路口的最佳调度方案,要完全封锁13个路口最快需要8.0分钟。 最后,以平台出警次数均衡和出警时间长短为指标对方案优劣进行评价。建立基于不同权重的平台调整评价模型,以对出警次数均衡的权重u和对最远出警距离的权重v 为参数,得到最优的增加平台方案。此模型可根据实际需求任意设定权重参数和平台增数,由此得到增加的平台位置,权重参数可反映不同的实际情况和需求。如确定增加4个平台,令u=0.6,v=0.4,则增加的平台位置位于21、27、46、64号节点处。 对问题二,首先利用各区平台出警次数的标准差和各区节点的超距比例分析评价六区现有方案的合理性,利用模糊加权分析模型以城区的面积、人口、总发案次数为因素来确定平台增加或改变数目。得出B、C区各需改变2个平台的位置,新方案与现状比较,表明新方案比现状更合理。D、E、F区分别需新增4、2、2个平台。利用问题一的基于不同权重的平台调整评价模型确定改变或新增平台的位置。 其次,先利用二分图的完美匹配模型给出80个平台对17个出入口的最优围堵方案,最长出警时间12.7分钟。在保证能够成功围堵的前提下,若考虑节省警力资源,分析全市六区交通网络与平台设置的特点,我们给出了分阶段围堵方案,方案由三阶段构成。最多需调动三组警力,前后总共需要29.2分钟可将全市路口完全封锁。此方案在保证成功围堵嫌疑人的前提下,若在前面阶段堵到罪犯,则可以减少警力资源调度,节省资源。 【关键字】:不同权重的平台调整评价模糊加权分析最短路二分图匹配

2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛B题获奖论文

2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛 承诺书 我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。 我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会,可将我们的论文以任何形式进行公开展示(包括进行网上公示,在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等)。 我们参赛选择的题号是(从A/B/C/D中选择一项填写): 我们的参赛报名号为(如果赛区设置报名号的话): 所属学校(请填写完整的全名): 参赛队员(打印并签名) :1. 2. 3. 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名): 日期:年月日赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):

2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛 编号专用页 赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号): 全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号):

基于背包算法的太阳能小屋的研究与设计 摘要 本文针对太阳能小屋上光伏电池铺设问题,运用贪婪算法,通过局部最优来逼近整体最优.针对三个问题,分别得出了光伏电池的铺设方案和对应的逆变器选择,架空后光伏电池与水平面夹角的最优解以及小屋对太阳辐射的最大化利用的设计方案. 对于问题一,首先对光伏电池的性价比K 进行了纵向比较,选出了性价比最高的三种光伏电池312,,A B B .为了使剩余面积达到最少,采用整数背包算法,从而确定各平面每种光伏电池的理论个数,并通过计算各平面总盈利情况,发现东面盈利为负,因此舍弃东面,在铺设过程中,优先选择产生盈利最大的光伏电池,并考虑实际情况,经过计算选择光伏电池10C 填补剩余面积,得到10312,,,C A B B 实际铺设个数,分别为:顶面(12,12,7,0),南面(4,2,0,21),北面(6,5,2,0),再选配相应的逆变器,最终计算出太阳能小屋的35年内的发电量为17047.54h kw ?;经济效益为76854.11元;回报年限为20.58年. 对于问题二,首先通过建立三个坐标系结合正交分解求出顶面真实吸收太阳辐射强的表达式为(θαθαcos sin sin cos cos +-A )w .其次一一针对固定时刻将ααsin ,cos ,cos A 固定即可得关于θ的函数=)(θf θαθαcos sin sin cos cos +-A .最后对)(θf 进行求导即可求出)(θf 取得max )(θf 时的角度=θ?7.51,即为架空后光伏电池与水平面的夹角.这样可得太阳能小屋的35年内的发电量22161.81h kw ?;经济效益92224.93元;回报年限为18.2年. 对于问题三,结合问题一、二分析的数据,将屋顶采用单坡面设计,房屋朝向南偏西15度,达到了屋顶接收阳光面积最大和全年太阳辐射强度的最优目的. 关键词: 背包算法 贪婪算法 多重最优化 1问题重述 在设计太阳能小屋时,需在建筑物外表面(屋顶及外墙)铺设光伏电池,光伏电池组件所产生的直流电需要经过逆变器转换成220V 交流电才能供家庭使用,并将剩余电量输入电网.不同种类的光伏电池每峰瓦的价格差别很大,且每峰瓦的实际发电效率或发电量还受诸多因素的影响,如太阳辐射强度、光线入射角、环境、建筑物所处的地理纬度、地区的气候与气象条件、安装部位及方式(贴附或架空)等.因此,在太阳能小屋的设计中,研究光伏电池在小屋外表面的优化铺设是很重要的问题.

葡萄酒的评价_全国数学建模大赛优秀论文

承诺书 我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。 我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会,可将我们的论文以任何形式进行公开展示(包括进行网上公示,在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等)。 我们参赛选择的题号是(从A/B/C/D中选择一项填写): A 我们的参赛报名号为(如果赛区设置报名号的话): 所属学校(请填写完整的全名):重庆工商大学 参赛队员(打印并签名) :1. 2. 3. 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名): 日期: 2012 年 9 月 10 日赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):

编号专用页 赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号): 全国统一编号(由赛区组委会送交全国前编号):全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号):

葡萄酒的评价 摘要 酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量有直接的关系,葡萄酒和酿酒葡萄检测的理化指标会在一定的程度上反映葡萄酒和葡萄的质量。本论文主要研究葡萄酒的评价、酿酒葡萄的分级以及酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的相互关系问题。 对于问题一:我们从假设检验的角度出发分析,对两组的评分进行均值和方差运算,并在零假设成立的前提下通过使用Matlab 做T 检验,得出两组评酒员对于红葡萄酒的评价结果无显著性差异,而对于白葡萄酒的评价结果存在显著性差异的结果。再建立可信度模型 = H ,计算结果如下表, 对于问题二:根据葡萄酒质量的综合得分,将其划分为优、良、合格、不合格四个等级,并对酿酒葡萄的理化指标进行主成分分析,得出对葡萄影响较大的 到了它们的偏相关系矩阵。利用通径方法建立了数学模型,得出了它们之间的线性回归方程: 11231123=2.001x 0.0680.015x +........=0.0540.7580.753x ......... y x y x x ----+红红红红白白白白 对于问题四:在前面主成分分析和葡萄酒分级的基础上,建立Logistic 回归模型,并利用最大似然估计法求出线性回归方程的参数,得出线性回归方程。运用SPSS 软件,通过matlab 编程运算,求出受它们综合影响的线性回归方程。在验证时,随机从上面选取理化指标,将它们带入P 的计算式中,通过所求P 值判断此时葡萄酒质量所属级别,得出了不能用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量的结论。

2013全国数学建模大赛a题优秀论文

车道被占用对城市道路通行能力的影响 摘要 随着城市化进程加快,城市车辆数的增加,致使道路的占用现象日益严重,同时也导致了更多交通事故的发生。而交通事故发生过程中,路边停车、占道施工、交通流密增大等因素直接导致车道被占用,进而影响了城市道路的通行能力。本文在视频提供的背景下通过数据采集,利用数据插值拟合、差异对比、车流波动理论等对这一影响进行了分析,具体如下: 针对问题一,首先根据视频1中交通事故前后道路通行情况的变化过程运用物理观察测量类比法、数学控制变量法提取描述变量(如事故横断面处的车流量、车流速度以及车流密度)的数据,从而通过研究各变量的变化,来分析其对通行能力的影响。而视频1中有一些时间断层,我们可根据现有的数据先用统计回归对各变量数据插值后再进行拟合,拟合过程中利用残差计算值的大小来选择较好的模型来反应各变量与事故持续时间的关系,进而更好地说明事故发生至撤离期间,事故所处横断面实际通行能力的变化过程。 针对问题二:沿用问题一中的方法,对视频2中影响通行能力的各个变量进行数据采集,同样使用matlab对时间断层处进行插值拟合处理,再将所得到的的变化图像与题一中各变量的变化趋势进行对比分析,其中考虑到两视频的时间段与两视频的事故时长不同,从而采用多种对比方式(如以事故发生前、中、后三时段比较差值、以事故相同持续时间进行对比、以整个事故时间段按比例分配时间进行对比)来更好地说明这一差异。由于小区口的位置不同、时间段是否处于车流高峰期以及1、2、3道车流比例不同等因素的影响,采用不同的数据采集方式使采集的变量数据的实用性更强,从而最后得到视频1中的道路被占用影响程度高于视频2中的影响程度,再者从差异图像的变化波动中得到验证,使其合理性更强。 针对问题三:运用问题1、2中三个变量与持续时间的关系作为纽带,再根据附件5中的信号相位确定出车流量的测量周期为一分钟,测量出上游车流量随时间的变化情况,而事故横断面实际通行能力与持续时间的关系已在1、2问中由拟合得到,所以再根据波动理论预测道路异常下车辆长度模型的结论,结合采集数据得到的函数关系建立数学模型,最后得出事故发生后,车辆排队长度与事故横断面实际通行能力、事故持续时间以及路段上游车流量这三者之间的关系式。 针对问题四:在问题3建立的模型下,利用问题4中提供的变量数据推导出其它相关变量值,然后代入模型,估算出时间长度,以此检验模型的操作性及可靠性。 关键词:通行能力车流波动理论车流量车流速度车流密度

2012数学建模优秀论文 葡萄酒

江苏师范大学 第五届(2011)数学建模竞赛 我们选择的题号是: B 我们的参赛队号为:

2012江苏师范大学数学建模竞赛题目 B题研究生录取问题 摘要:根据问题的背景和题目要求,研究在不同条件的研究生录取问题,在对笔试,面试以及导师信息量化,加权平均求解的基础来解决研究生录取的问题。通过构造选择矩阵和满意度矩阵建立导师和学生之间的双向选择矩阵的0-1规划模型。利用测发编程计算求出最优解,从而求得问题的最优方案,同时采用降阶技巧和创建定理,快速的求解出实用的最优解,得到对应的最优方案! 一问题重述 某学校M系计划招收10名计划内研究生,依照有关规定由初试上线的前15名学生参加复试,专家组由8位专家组成。在复试过程中,要求每位专家对每个参加复试学生的以上5个方面都给出一个等级评分,从高到低共分为A,B,C,D四个等级,并将其填入面试表内。所有参加复试学生的初试成绩、各位专家对学生的5个方面专长的评分。 该系现有10名导师拟招收研究生,分为四个研究方向。导师的研究方向、专业学术水平(发表论文数、论文检索数、编(译)著作数、科研项目数),以及对学生的期望要求。在这里导师和学生的基本情况都是公开的。要解决的问题是: (1) 首先,请你综合考虑学生的初试成绩、复试成绩等因素,帮助主管部门确定10名研究生的录取名单。然后,要求被录取的10名研究生与10名导师之间做双向选择,即学生可根据自己的专业发展意愿(依次申报2个专业志愿)、导师的基本情况和导师对学生的期望要求来选择导师;导师根据学生所报专业志愿、专家组对学生专长的评价和自己对学生的期望要求等来选择学生。请你给出一种10名研究生和导师之间的最佳双向选择方案(并不要求一名导师只带一名研究生),使师生双方的满意度最大。 (2) 根据上面已录取的10名研究生的专业志愿,如果每一位导师只能带一名研究生,请你给出一种10名导师与10名研究生双向选择的最佳方案,使得师生双方尽量都满意。 (3) 如果由十位导师根据初试的成绩及专家组的面试评价和他们自己对学生的要求条件录取研究生,那么,10名研究生的新录取方案是什么?为简化问题,假设没有申报专业志愿,请你给出这10名研究生各申报一名导师的策略和导师各选择一名研究生的策略。相互选中的即为确定;对于剩下的导师和学生,再按上述办法进行双向选择,直至确定出每一名导师带一名研究生的方案,使师生都尽量满意。 (4) 学校在确定研究生导师的过程中,要充分考虑学生的申报志愿情况。为此,学校要求根据10名导师和15名学生的综合情况选择5名导师招收研究生,再让这5名导师在

数学建模国家一等奖优秀论文

2014高教社杯全国大学生数学建模竞赛 承诺书 我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》(以下简称为“竞赛章程和参赛规则”,可从全国大学生数学建模竞赛网站下载)。 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的,如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺,严格遵守竞赛章程和参赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛章程和参赛规则的行为,我们将受到严肃处理。 我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会,可将我们的论文以任何形式进行公开展示(包括进行网上公示,在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等)。 我们参赛选择的题号是(从A/B/C/D中选择一项填写):B 我们的报名参赛队号为(8位数字组成的编号): 所属学校(请填写完整的全名): 参赛队员(打印并签名) :1. 2. 3.

指导教师或指导教师组负责人(打印并签名): ?(论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致,只是电子版中无需签名。以上内容请仔细核对,提交后将不再允许做任何修改。如填写错误,论文可能被取消评奖资格。) 日期: 2014 年 9 月15日 赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):

2014高教社杯全国大学生数学建模竞赛 编号专用页 赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):赛区评阅记录(可供赛区评阅时使用):

数学建模国赛一等奖论文

电力市场输电阻塞管理模型 摘要 本文通过设计合理的阻塞费用计算规则,建立了电力市场的输电阻塞管理模型。 通过对各机组出力方案实验数据的分析,用最小二乘法进行拟合,得到了各线路上有功潮流关于各发电机组出力的近似表达式。按照电力市场规则,确定各机组的出力分配预案。如果执行该预案会发生输电阻塞,则调整方案,并对引起的部分序内容量和序外容量的收益损失,设计了阻塞费用计算规则。 通过引入危险因子来反映输电线路的安全性,根据安全且经济的原则,把输电阻塞管理问题归结为:以求解阻塞费用和危险因子最小值为目标的双目标规划问题。采用“两步走”的策略,把双目标规划转化为两次单目标规划:首先以危险因子为目标函数,得到其最小值;然后以其最小值为约束,找出使阻塞管理费用最小的机组出力分配方案。 当预报负荷为982.4MW时,分配预案的清算价为303元/MWh,购电成本为74416.8元,此时发生输电阻塞,经过调整后可以消除,阻塞费用为3264元。 当预报负荷为1052.8MW时,分配预案的清算价为356元/MWh,购电成本为93699.2元,此时发生输电阻塞,经过调整后可以使用线路的安全裕度输电,阻塞费用为1437.5元。 最后,本文分析了各线路的潮流限值调整对最大负荷的影响,据此给电网公司提出了建议;并提出了模型的改进方案。

一、问题的重述 我国电力系统的市场化改革正在积极、稳步地进行,随着用电紧张的缓解,电力市场化将进入新一轮的发展,这给有关产业和研究部门带来了可预期的机遇和挑战。 电网公司在组织电力的交易、调度和配送时,必须遵循电网“安全第一”的原则,同时按照购电费用最小的经济目标,制订如下电力市场交易规则: 1、以15分钟为一个时段组织交易,每台机组在当前时段开始时刻前给出下一个时段的报价。各机组将可用出力由低到高分成至多10段报价,每个段的长度称为段容量,每个段容量报一个段价,段价按段序数单调不减。 2、在当前时段内,市场交易-调度中心根据下一个时段的负荷预报、每台机组的报价、当前出力和出力改变速率,按段价从低到高选取各机组的段容量或其部分,直到它们之和等于预报的负荷,这时每个机组被选入的段容量或其部分之和形成该时段该机组的出力分配预案。最后一个被选入的段价称为该时段的清算价,该时段全部机组的所有出力均按清算价结算。 电网上的每条线路上有功潮流的绝对值有一安全限值,限值还具有一定的相对安全裕度。如果各机组出力分配方案使某条线路上的有功潮流的绝对值超出限值,称为输电阻塞。当发生输电阻塞时,需要按照以下原则进行调整: 1、调整各机组出力分配方案使得输电阻塞消除; 2、如果1做不到,可以使用线路的安全裕度输电,以避免拉闸限电,但要使每条 线路上潮流的绝对值超过限值的百分比尽量小; 3、如果无论怎样分配机组出力都无法使每条线路上的潮流绝对值超过限值的百分 比小于相对安全裕度,则必须在用电侧拉闸限电。 调整分配预案后,一些通过竞价取得发电权的发电容量不能出力;而一些在竞价中未取得发电权的发电容量要在低于对应报价的清算价上出力。因此,发电商和网方将产生经济利益冲突。网方应该为因输电阻塞而不能执行初始交易结果付出代价,网方在结算时应该适当地给发电商以经济补偿,由此引起的费用称之为阻塞费用。网方在电网安全运行的保证下应当同时考虑尽量减少阻塞费用。 现在需要完成的工作如下: 1、某电网有8台发电机组,6条主要线路,附件1中表1和表2的方案0给出了各机组的当前出力和各线路上对应的有功潮流值,方案1~32给出了围绕方案0的一些实验数据,试用这些数据确定各线路上有功潮流关于各发电机组出力的近似表达式。 2、设计一种简明、合理的阻塞费用计算规则,除考虑电力市场规则外,还需注意:在输电阻塞发生时公平地对待序内容量不能出力的部分和报价高于清算价的序外容量出力的部分。 3、假设下一个时段预报的负荷需求是982.4MW,附件1中的表3、表4和表5分别给出了各机组的段容量、段价和爬坡速率的数据,试按照电力市场规则给出下一个时段各机组的出力分配预案。 4、按照表6给出的潮流限值,检查得到的出力分配预案是否会引起输电阻塞,并在发生输电阻塞时,根据安全且经济的原则,调整各机组出力分配方案,并给出与该方案相应的阻塞费用。 5、假设下一个时段预报的负荷需求是1052.8MW,重复3~4的工作。 二、问题的分析

SARS传播的数学模型 数学建模全国赛优秀论文

SARS传播的数学模型 (轩辕杨杰整理) 摘要 本文分析了题目所提供的早期SARS传播模型的合理性与实用性,认为该模型可以预测疫情发展的大致趋势,但是存在一定的不足.第一,混淆了累计患病人数与累计确诊人数的概念;第二,借助其他地区数据进行预测,后期预测结果不够准确;第三,模型的参数L、K的设定缺乏依据,具有一定的主观性. 针对早期模型的不足,在系统分析了SARS的传播机理后,把SARS的传播过程划分为:征兆期,爆发期,高峰期和衰退期4个阶段.将每个阶段影响SARS 传播的因素参数化,在传染病SIR模型的基础上,改进得到SARS传播模型.采用离散化的方法对本模型求数值解得到:北京SARS疫情的预测持续时间为106天,预测SARS患者累计2514人,与实际情况比较吻合. 应用SARS传播模型,对隔离时间及隔离措施强度的效果进行分析,得出结论:“早发现,早隔离”能有效减少累计患病人数;“严格隔离”能有效缩短疫情持续时间. 在建立模型的过程中发现,需要认清SARS传播机理,获得真实有效的数据.而题目所提供的累计确诊人数并不等于同期累计患病人数,这给模型的建立带来不小的困难. 本文分析了海外来京旅游人数受SARS的影响,建立时间序列半参数回归模型进行了预测,估算出SARS会对北京入境旅游业造成23.22亿元人民币损失,并预计北京海外旅游人数在10月以前能恢复正常. 最后给当地报刊写了一篇短文,介绍了建立传染病数学模型的重要性.

1.问题的重述 SARS (严重急性呼吸道综合症,俗称:非典型肺炎)的爆发和蔓延使我们认识到,定量地研究传染病的传播规律,为预测和控制传染病蔓延创造条件,具有很高的重要性.现需要做以下工作: (1) 对题目提供的一个早期模型,评价其合理性和实用性. (2) 建立自己的模型,说明优于早期模型的原因;说明怎样才能建立一个真正能够预测以及能为预防和控制提供可靠、足够信息的模型,并指出这样做的困难;评价卫生部门采取的措施,如:提前和延后5天采取严格的隔离措施,估计对疫情传播的影响. (3) 根据题目提供的数据建立相应的数学模型,预测SARS 对社会经济的影响. (4) 给当地报刊写一篇通俗短文,说明建立传染病数学模型的重要性. 2.早期模型的分析与评价 题目要求建立SARS 的传播模型,整个工作的关键是建立真正能够预测以及能为预防和控制提供可靠、足够的信息的模型.如何结合可靠、足够这两个要求评价一个模型的合理性和实用性,首先需要明确: 合理性定义 要求模型的建立有根据,预测结果切合实际. 实用性定义 要求模型能全面模拟真实情况,以量化指标指导实际. 所以合理的模型能为预防和控制提供可靠的信息;实用的模型能为预防和控制提供足够的信息. 2.1早期模型简述 早期模型是一个SARS 疫情分析及疫情走势预测的模型, 该模型假定初始时刻的病例数为0N , 平均每病人每天可传染K 个人(K 一般为小数),K 代表某种社会环境下一个病人传染他人的平均概率,与全社会的警觉程度、政府和公众采取的各种措施有关.整个模型的K 值从开始到高峰期间保持不变,高峰期后 10天的范围内K 值逐步被调整到比较小的值,然后又保持不变. 平均每个病人可以直接感染他人的时间为L 天.整个模型的L 一直被定为20.则在L 天之内,病例数目的增长随时间t (单位天)的关系是: t k N t N )1()(0+?= 考虑传染期限L 的作用后,变化将显著偏离指数律,增长速度会放慢.采用半模拟循环计算的办法,把到达L 天的病例从可以引发直接传染的基数中去掉. 2.2早期模型合理性评价 根据早期模型对北京疫情的分析与预测,其先将北京的病例起点定在3月1日,经过大约59天在4月29日左右达到高峰,然后通过拟合起点和4月20日以后的数据定出高峰期以前的K =0.13913.高峰期后的K 值按香港情况变化,即10天范围内K 值逐步被调整到0.0273.L 恒为20.由此画出北京3月1日至5月7日疫情发展趋势拟合图像以及5月7日以后的疫情发展趋势预测图像,如图1.

2012数学建模优秀论文A题(借鉴着去写摘要)

基于系统综合评价的城市表层土壤重金属污染分析 摘要 本文针对城市表层土壤重金属污染问题,首先对各重金属元素进行分析,然后对各种重金属元素的基本数据进行统计分析及无量纲化处理,再对各金属元素进行相关性分析,最后针对各个问题建立模型并求解。 针对问题一,我们首先利用EXCEL 和 SPSS 统计软件对各金属元素的数据进行处理,再利用Matlab 软件绘制出该城区内8种重金属元素的空间分布图最后通过内梅罗污染 模型:2 /12 m ax 22??? ? ??+=P P P 平均综,其中平均P 为所有单项污染指数的平均值,max P 为土壤环境中 针对问题二,我们首先利用EXCELL 软件画出8种元素在各个区内相对含量的柱状图,由图可以明显地看出各个区内各种元素的污染情况,然后再根据重金属元素污染来源及传播特征进行分析,可以得出工业区及生活区重金属的堆积和迁移是造成污染的主要原因,Cu 、Hg 、Zn 主要在工业区和交通区如公路、铁路等交通设施的两侧富集,随时间的推移,工业区、交通区的土壤重金属具有很强的叠加性,受人类活动的影响较大。同时城市人口密度,土地利用率,机动车密度也是造成重金属污染的原因。 针对问题三,我们从两个方面考虑建模即以点为传染源和以线为传染源。针对以点为传染源我们建立了两个模型:无约束优化模型()[]()[]() 22y i y x i x m D -+-=,得到污染源的位置坐标()6782,5567;有衰减的扩散过程模型得位置坐标(8500,5500),模型为: u k z u c y u b x u a h u 222 2222222-??+??+??=??, 针对以线为传染源我们建立了l c be u Y ?-+=0模型,并通过线性拟合分析线性污染源的位置。 针对问题四,我们在已有信息的基础上,还应收集不同时间内的样点对应的浓度以及各污染源重金属的产生率。根据高斯浓度模型建立高斯修正模型,得到浓度关于时间和空间的表达式ut e C C -?=0。 在本题求解过程中,我们所建立的模型与实际紧密联系,有很好的通用性和推广性。但在求点污染源时,我们假设只有一个污染源,而实际上可能有多个点污染源,从而使得误差增大,或者使污染源的位置够不准确。 关键词 内梅罗污染模型 无量纲化 相关性 回归模型 高斯浓度模型

数学建模全国赛07年A题一等奖论文

关于中国人口增长趋势的研究 【摘要】 本文从中国的实际情况和人口增长的特点出发,针对中国未来人口的老龄化、出生人口性别比以及乡村人口城镇化等,提出了Logistic、灰色预测、动态模拟等方法进行建模预测。 首先,本文建立了Logistic阻滞增长模型,在最简单的假设下,依照中国人口的历史数据,运用线形最小二乘法对其进行拟合,对2007至2020年的人口数目进行了预测,得出在2015年时,中国人口有13.59亿。在此模型中,由于并没有考虑人口的年龄、出生人数男女比例等因素,只是粗略的进行了预测,所以只对中短期人口做了预测,理论上很好,实用性不强,有一定的局限性。 然后,为了减少人口的出生和死亡这些随机事件对预测的影响,本文建立了GM(1,1) 灰色预测模型,对2007至2050年的人口数目进行了预测,同时还用1990至2005年的人口数据对模型进行了误差检验,结果表明,此模型的精度较高,适合中长期的预测,得出2030年时,中国人口有14.135亿。与阻滞增长模型相同,本模型也没有考虑年龄一类的因素,只是做出了人口总数的预测,没有进一步深入。 为了对人口结构、男女比例、人口老龄化等作深入研究,本文利用动态模拟的方法建立模型三,并对数据作了如下处理:取平均消除异常值、对死亡率拟合、求出2001年市镇乡男女各年龄人口数目、城镇化水平拟合。在此基础上,预测出人口的峰值,适婚年龄的男女数量的差值,人口老龄化程度,城镇化水平,人口抚养比以及我国“人口红利”时期。在模型求解的过程中,还对政府部门提出了一些有针对性的建议。此模型可以对未来人口做出细致的预测,但是需要处理的数据量较大,并且对初始数据的准确性要求较高。接着,我们对对模型三进行了改进,考虑人为因素的作用,加入控制因子,使得所预测的结果更具有实际意义。 在灵敏度分析中,首先针对死亡率发展因子θ进行了灵敏度分析,发现人口数量对于θ的灵敏度并不高,然后对男女出生比例进行灵敏度分析得出其灵敏度系数为0.8850,最后对妇女生育率进行了灵敏度分析,发现在生育率在由低到高的变化过程中,其灵敏度在不断增大。 最后,本文对模型进行了评价,特别指出了各个模型的优缺点,同时也对模型进行了合理性分析,针对我国的人口情况给政府提出了建议。 关键字:Logistic模型灰色预测动态模拟 Compertz函数

美国大学生数学建模竞赛优秀论文翻译

优化和评价的收费亭的数量 景区简介 由於公路出来的第一千九百三十,至今发展十分迅速在全世界逐渐成为骨架的运输系统,以其高速度,承载能力大,运输成本低,具有吸引力的旅游方便,减少交通堵塞。以下的快速传播的公路,相应的管理收费站设置支付和公路条件的改善公路和收费广场。 然而,随着越来越多的人口密度和产业基地,公路如花园州公园大道的经验严重交通挤塞收费广场在高峰时间。事实上,这是共同经历长时间的延误甚至在非赶这两小时收费广场。 在进入收费广场的车流量,球迷的较大的收费亭的数量,而当离开收费广场,川流不息的车辆需挤缩到的车道数的数量相等的车道收费广场前。因此,当交通繁忙时,拥堵现象发生在从收费广场。当交通非常拥挤,阻塞也会在进入收费广场因为所需要的时间为每个车辆付通行费。 因此,这是可取的,以尽量减少车辆烦恼限制数额收费广场引起的交通混乱。良好的设计,这些系统可以产生重大影响的有效利用的基础设施,并有助于提高居民的生活水平。通常,一个更大的收费亭的数量提供的数量比进入收费广场的道路。 事实上,高速公路收费广场和停车场出入口广场构成了一个独特的类型的运输系统,需要具体分析时,试图了解他们的工作和他们之间的互动与其他巷道组成部分。一方面,这些设施是一个最有效的手段收集用户收费或者停车服务或对道路,桥梁,隧道。另一方面,收费广场产生不利影响的吞吐量或设施的服务能力。收费广场的不利影响是特别明显时,通常是重交通。 其目标模式是保证收费广场可以处理交通流没有任何问题。车辆安全通行费广场也是一个重要的问题,如无障碍的收费广场。封锁交通流应尽量避免。 模型的目标是确定最优的收费亭的数量的基础上进行合理的优化准则。 主要原因是拥挤的

2011年全国数学建模大赛A题获奖论文

城市表层土壤重金属污染分析 摘要 本文旨在对城市土壤地质环境的重金属污染状况进行分析,建立模型对金属污染物的分布特点、污染程度、传播特征以及污染源的确定进行有效的描述、评价和定位。 对于重金属空间分布问题,首先基于克里金插值法,应用Surfer 8软件对各数据点的分布情况进行模拟,得到了直观的重金属污染空间分布图形;随后,分别用内梅罗综合污染指数以及模糊评价标准和模型对城区内不同区域重金属的污染程度进行了评判。 对于金属污染的主要原因分析问题,基于因子分析法、问题一的结果和对各个金属污染物的来源分析等因素,判断出金属污染的主要原因有:工业生产、汽车尾气排放、石油加工并推测该区域是镍矿富集区。随后讨论了污染源之间的相互关系和不同金属的污染贡献率。 针对污染源位置确定问题,我们建立了两个模型:模型一以流程图的形式出现,基于污染传播的一般规律建立模型,求取污染源范围,模型作用更倾向于确定污染源的位置;模型二基于最小二乘法原理,建立了拟合二次曲面方程,在有效确定污染源的同时也反映了其传播特征,模型更加清楚,理论性也更强。 在研究城市地质环境的演变模式问题中,我们对针对污染源位置确定问题所建模型的优缺点进行了评价,同时建立了考虑了时间,地域环境和传播媒介的污染物传播模型,从而反映了地质的演变。 综上所述,本文模型的特点是从简单的模型建立起,强更准确的数学模型发展,逐步达到目标期望。 关键词:重金属污染,克里金插值最小二乘法因子分析流程图

一、问题重述 1.1问题背景 随着城市经济的快速发展和城市人口的不断增加,人类活动对城市环境质量的影响日显突出。对城市土壤地质环境异常的查证,以及如何应用查证获得的海量数据资料开展城市环境质量评价,研究人类活动影响下城市地质环境的演变模式,日益成为人们关注的焦点。评价和研究城市土壤重金属污染程度,讨论土壤中重金属的空间分布,研究城市土壤重金属污染特征、污染来源以及在环境中迁移、转化机理,并对城市环境污染治理和城市进一步的发展规划提出科学建议,不仅有利于城市生态环境良性发展,有利于人类与自然和谐,也有利于人类社会 健康和城市可持续发展[1] 。按照功能划分,城区一般可分为生活区、工业区、山区、主干道路区及公园绿地区等,不同的区域环境受人类活动影响的程度不同。 现对某城市城区土壤地质环境进行调查。为此,将所考察的城区划分为间距1公里左右的网格子区域,按照每平方公里1个采样点对表层土(0~10 厘米深度)进行取样、编号,并用GPS 记录采样点的位置。应用专门仪器测试分析,获得了每个样本所含的多种化学元素的浓度数据。另一方面,按照2公里的间距在那些远离人群及工业活动的自然区取样,将其作为该城区表层土壤中元素的背景值。 1.2 目标任务 (1) 给出8种主要重金属元素在该城区的空间分布,并分析该城区内不同区域重金属的污染程度。 (2) 通过数据分析,说明重金属污染的主要原因。 (3) 分析重金属污染物的传播特征,由此建立模型,确定污染源的位置。 (4) 分析所建立模型的优缺点,为更好地研究城市地质环境的演变模式,分析还应收集的信息,并进一步探索怎样利用收集的信息建立模型及解决问题。 二、 模型假设 1)忽略地下矿源对污染物浓度的影响; 2)认为海拔对污染物的分布较小,故只在少数模型中讨论其作用; 3)认为题目中的采样方式是科学的,能够客观反映污染源的分布。 三、 符号说明 3.1第一问中的符号说明 i p ——污染物i 的环境污染指数 i C ——污染物i 的实测值 i S ——污染物i 的背景值 m ax (/)i i C S ——土壤污染指数的最大值 (/)i i avg C S ——土壤污染指数的平均值

2014年数学建模国家一等奖优秀论文设计

2014高教社杯全国大学生数学建模竞赛 承诺书 我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参 赛规则》(以下简称为“竞赛章程和参赛规则”,可从全国大学生数学建模竞赛下载)。 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括、电子、网上咨询等) 与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的,如果引用别人的成果或 其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文 引用处和参考文献中明确列出。 我们重承诺,严格遵守竞赛章程和参赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违 反竞赛章程和参赛规则的行为,我们将受到严肃处理。 我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会,可将我们的论文以任何形式进行公开展 示(包括进行网上公示,在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等)。 我们参赛选择的题号是(从A/B/C/D中选择一项填写): B 我们的报名参赛队号为(8位数字组成的编号): 所属学校(请填写完整的全名): 参赛队员 (打印并签名) :1. 2. 3.

指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名): (论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致,只是电子版中无需签名。以上容请仔细核对,提交后将不再允许做任何修改。如填写错误,论文可能被取消评奖资格。) 日期: 2014 年 9 月 15日赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):

2014高教社杯全国大学生数学建模竞赛 编号专用页 赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):赛区评阅记录(可供赛区评阅时使用):

2011年数学建模大赛优秀论文

交巡警服务平台的设置与调度的数学模型 摘要 针对交巡警服务平台的设置与调度问题,本文主要考虑出警速度和各服务平台的工作量来建立合理方案。对于A区的20个交巡警服务平台分配管辖范围的问题,我们采用Dijkstra算法,分别求得在3分钟内从服务台可以到达的路口。根据就近原则,每个路口归它最近的服务台管辖。 对进出A区的13个交通要道进行快速全封锁,我们采用目标规划进行建模,运用MATLAB软件编程,先找出13个交通要道到20个服务台的所有路径。然后在保证全封锁时间最短的前提下,再考虑局部区域的封锁效率,即总封锁时间最短,封锁过程中总路程最小,从而得到一个较优的封锁方案。 为解决前面问题中3分钟内交巡警不能到达的路口问题,并减少工作量大的地区的负担,这里工作量以第一小问中20个服务台覆盖的路口发案率之和以及区域内的距离的和来衡量。对此我们计划增加四个交巡警服务台。避免有些地方出警时间过长和服务台工作量不均衡的情况。 对全市六个区交警平台设计是否合理,主要以单位服务台所管节点数,单位服务台所覆盖面积,以及单位服务台处理案件频率这些因素进行研究分析。以A 区的指标作为参考,来检验交警服务平台设置是否合理。 对于发生在P点的刑事案件,采用改进的深度搜索和树的生成相结合的方法,对逃亡的犯罪嫌疑人进行可能的逃逸路径搜索。由于警方是在案发后3分钟才接到报警,因此需知道疑犯在这3分钟内可能的路线。要想围堵嫌疑犯,服务台必须要在嫌疑犯到达某节点之前到达。用MATLAB编程,搜索出嫌疑犯可能逃跑的路线,然后调度附近的服务台对满足条件的节点进行封锁,从而实现对疑犯的围堵。 关键词:Dijkstra算法;目标规划;搜索;

数学建模B题优秀论文

2010高教社杯全国大学生数学建模竞赛 承诺书 我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的 资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规 则的行为,我们将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是(从A/B/C/D中选择一项填写): B 我们的参赛报名号为(如果赛区设置报名号的话): 所属学校(请填写完整的全名): 参赛队员 (打印并签名) :1. 王静茹 2. 杨曼 3. 朱元霞 指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名): 日期:年月日 赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):

2010高教社杯全国大学生数学建模竞赛 编 号 专 用 页 赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号): 赛区评阅记录(可供赛区评阅时使用): 评 阅 人 评 分 备 注 全国统一编号(由赛区组委会送交全国前编号): 全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号): 2010年上海世博会经济影响力的定量评估 摘要 本文选取2010年上海世博会对上海经济的影响作为研究对象,首先,我们选择了 五届影响力较大的世博会与上海世博会进行了定量的纵向评估。 利用互联网的相关数据,运用层次分析法确定了各级评价指标的相对权重,然后 利用模糊综合评判法给这六届世博会的经济影响力进行了定量评估,利用MATLAB 计算出了1933年芝加哥世博会以来六届综合性世博会的经济影响力的综合评分依次为 75.12、80.01、80、11、77.35、79.35、80.75,由表我们可以肯定上海世博会的经济影响力是继1851年伦敦世博会以来较强的。 其次我们采用投入——产出模型模型的核心思想,以年份与GDP 的对数值的二次 相关关系和上海市社会固定资产总投入与GDP 的对数值的线性关系,利用上海统计年鉴发布的数据,分别建立无世博影响的表达式i i i x x x e Q 21210904.01117.00032.06278.81-++=,与有世博影响的表达式i i i x x x e Q 21212955.00176.00019.01211.82+-+=,两式的预测误差均在1.1%以内。与 2008年真实值比较,用表达式1Q 预测2008年的GDP 的值可以得出世博会对2008年上海市经济贡献率达到20.9%。并且在得知申办世博会后第i 年上海市固定投入总额的前提下由%1002 12?-=Q Q Q η可求出世博会对上海地区经济的持续性积极影响。如假设2011年市固定资产总投资为5600亿元,则世博会对上海经济有16%的积极影响。 最后,经过对2010年上海世博会的经济影响力的两方面的评估,我们得知上海世博 会在历届世博会的经济影响力的综合评分中是最高的。由此得出,上海世博会对上海经济的影响力是非常大的,此次世博会除了对上海的直接收益影响明显外, 世博会对上海地区经济的持续性积极影响。 关键词:层次分析 模糊综合评判 投入——产出模型 回归模型 一、问题重述 2010年上海世博会是首次在中国举办的世界博览会。从1851年伦敦的“万国工业博览会”开始,世博会正日益成为各国人民交流历史文化、展示科技成果、体现合作精神、展望未来发展等的重要舞台。请你们选择感兴趣的某个侧面,建立数学模型,利用互联网数据,定量评估2010年上海世博会的影响力。 二、问题分析

全国大学生数学建模竞赛b题全国优秀论文

基于打车软件的出租车供求匹配度模型研究与分析 摘要 目前城市“出行难”、“打车难”的社会难题导致越来越多的线上打车软件出现在市场上。“打车难”已成为社会热点。以此为背景,本文将要解决分析的三个问题应运而生。 本文运用主成分分析、定性分析等分析方法以及部分经济学理论成功解决了这三个问 题,得到了不同时空下衡量出租车资源供求匹配程度的指标与模型以及一个合适的补贴 方案政策,并对现有的各公司出租车补贴政策进行了分析。 针对问题一,根据各大城市的宏观出租车数据,绘制柱形图进行重点数据的对比分 析,首先确定适合进行分析研究的城市。之后,根据该市不同地区、时间段的不同特点 选择多个数据样本区,以数据样本区作为研究对象,进行多种数据(包括出租车分布、 出租车需求量等)的采集整理。接着,通过主成分分析法确定模型的目标函数、约束条 件等。最后运用spss软件工具对数据进行计算,求出匹配程度函数F 与指标的关系式, 并对结果进行分析。 针对问题二,在各公司出租车补贴政策部分已知的情况下,综合考虑出租车司机以 及顾客两个方面的利益,分别就理想情况与实际情况进行全方位的分析。在问题一的模 型与数据结果基础上,首先分别从给司机和乘客补贴两个角度定性分析了补贴的效果。 重点就给司机进行补贴的方式进行讨论,定量分析了目前补贴方案的效果,得出了如果 统一给每次成功的打车给予相同的补贴无法改善打车难易程度的结论,并对第三问模型 的设计提供了启示,即需要对具有不同打车难易程度和需求量的区域采取分级的补贴政 策。 针对问题三,在问题二的基础上我们设计了一种根据不同区域打车难易程度和需求

量来确定补贴等级的方法。设计了相应的量化指标,以极大化各区域打车难易程度降低 的幅度之和作为目标,建立该问题的规划模型。目的是通过优化求解该模型,使得通过 求得的优化补贴方案,能够优化调度出租车资源,使得打车难区域得到缓解。通过设计 启发式原则和计算机模拟的方法进行求解,并以具体案例分析得到,本文方法相对统一 的补贴方案而言的确可以一定程度缓解打车难的程度。 关键词:主成分分析法,供求匹配度,最优化模型,出租车流动平衡 1

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