2003年A题全国数学建模优秀论文5
测控SARS流行趋势的优化模型齐秋锋魏杰万晓晨指导教师谭欣欣等摘要SARS（Severe Acute Respiratory Syndrome，严重急性呼吸道综合症, 俗称非典型肺炎）是21世纪第一个在世界范围内传播的传染病。
SARS的爆发和蔓延给我国的经济发展和人民生活带来了很大影响。
为了能定量的研究传染病的传播规律，人们建立了各类模型来预测、控制疾病的发生发展。
在本题中给出了一个早期指数模型，我们把它称为模型1，它在短期内有着计算参数简单等合理性与实用性，但却存在着用短期参数描述长期过程偏离实际的缺陷。
基于此，我们考虑应该引进新的参数，建立更优的模型。
由于SARS是新发传染病，人们对其的有效防治手段主要还是以预防为主的隔离和检疫，所以我们引进一个预防效果指数k，来反映防控措施对SARS传播的影响；又由于SARS发病传染迅猛，为了描述这个特征，我们又引入了参数 r ，用来表示发病率。
在假设所研究各地区人口为理想状态下的人群、对该病普遍易感等前提下，我们应用Logistic回归结合各地SARS发病的疫情资料，用Matlab软件模拟，得到了一个更为优化的Logistic SARS模型，它给出了SARS流行趋势以及控制措施有效性的定量评估。
由于参数k的引进，更符合实际情况也符合医学解释，并且能够预测SARS高峰期的到来时间，可能累计最大发病数，在测控和拟合实际上优于模型1。
同时，我们也通过Matlab语言对北京、山西等的计算值和实际数据进行了拟合，进而验证了这个模型的可靠性。
当然，要建立一个最优模型还需要考虑更多因素，在考虑了传播途径及易感人群等因素后，也可以建立一个最优的SEIRQ模型。
但这样考虑就需要大量的数据采集整理工作，但在实际中这是不易实现的。
在对卫生部所采取部分措施的评析中，我们引入了小世界网络模型，对政府措施作出了定量评论，并用图形直观的表示出来。
最后，我们分析了Logistic SARS模型的特点，并对其改进与应用做出了展望。
一、问题的重述SARS（Severe Acute Respiratory Syndrome，严重急性呼吸道综合症, 俗称非典型肺炎）是21世纪第一个在世界范围内传播的传染病。
SARS的爆发和蔓延给我国的经济发展和人民生活带来了很大影响；不过，我们也从中得到了许多重要的经验和教训，认识到定量地研究传染病的传播规律以及为预测和控制传染病蔓延创造条件的重要性。
请对SARS 的传播建立数学模型，具体要求如下：（1）对附件1所提供的一个早期的模型，评价其合理性和实用性。
（2）建立自己的模型，说明此模型为什么优于附件1中的模型；特别地，要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、足够的信息的模型，这样做的困难在哪里？对于卫生部门所采取的措施做出评论，如：提前或延后5天采取严格的隔离措施，对疫情传播所造成的影响做出估计。
附件2提供的数据供参考。
（3）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。
二、合理假设及说明1．假设所研究的人口为理想状态下的人群，对该病普遍易感，每个发病病人单位时间内传染的易感者人数与未被感染的人数成正比，隔离或预防意识增强可在一定程度上影响病人单位时间内传染易感者人数的比率。
2．不考虑气温、气压等自然因素对SARS 发病的影响。
假设预测地区足够大，患病人数足够多。
4．在整个过程中不考虑由人口流动因素所造成的影响，也不考虑人口的自然出生和死亡。
三、符号的约定四、模型的建立及评析 1．对模型1的评价1.1合理性SARS 属于传染性流行病，在其发生发展的短期内，不会有人口的病死，而且，病原体传染性很强，符合指数增长规律。
所以，可以用模型1中的N （t ）=N 0（1+K ）t 来描述，其中，K 为传染的平均概率。
在考虑了传染期的限制后，该模型又引入参数L ，用半模拟循环计算的方法，把到达L 天的病例从可以引发直接传染的基数中去掉。
这样，使得该模型与实际发病初期的情况更为贴近。
这一点从题目的图1、图2中直观可见，即在疫情发生初期该理论模型与实际情况拟合较好。
1.2实用性通过建立这一模型可以定量的研究SARS 初发期的疾病传播规律。
通过这一规律，依据参数K 、t ，可以实现各地区的相关估计，预计SARS 的发病高峰时间、发病趋势等。
这些信息对SARS 防控具有指导意义。
1.3局限性该模型在传染病病发初期具有一定的合理性与实用性，但也存在一些不足。
由于SARS 的发病情况与诸多因素有关，而且事实上SARS 的传播发展也需要一个较长的周期，所以，用短期的模型来描述长期的病发过程是不够科学的。
同时，在原有模型中，K 值以病发高峰为界取各段的平均值作为传染概率，虽然简化了运算，但却加大了与实际的偏差。
N：某地累计发病人数 t 0：计算病例的初始时间 N 0：t 0时的累计发病人数 r：发病率 k：预防效果指数 N max理论预计累计发病最多人数 R 2Logistic 模型的决定系数 t'： 发病高峰时间2．建立自己的优化模型——Logistic SARS 模型2.1 Logistic SARS 模型建立及其相对模型1的优越性模型1只考虑了传染期限和传染率的问题，涉及的参数及考虑因素存在如上1.3所述的不足。
而实际情况中，SARS 的发病规律并不为我们所熟知，目前也没有治疗SARS 有效方法，那么，以最原始的预防手段——隔离防治是最为有效的。
而且，经实践证明，隔离防治也确实在控制疾病的蔓延上起到了至关重要的作用。
于是我们引入了预防效果指数 k ，用来反映疾病控制程度，它直接影响SARS 的流行趋势、发病时间、发病高峰出现时间及累计发病人数。
又因为SARS 发病传染迅猛，为了描述这个特征，我们又引入了参数 r ，用来表示发病率 [1]。
应用Logistic 回归研究各地SARS 发病的疫情资料，其流行趋势可用式（1）描述。
⎪⎩⎪⎨⎧=−==020|N N kN rN dtdN t t (1)对式（1）求解得式（2）：rt e r k N r k N −++=)1(1(2)其中，N max =r/k 为预期传染病发病总人数，即理论上最多累计发病人数，t’= r/2k 所对应的时间为发病高峰时间。
依据题中的数据并按所建模型拟合，可得表1中北京地区的参数估计值表1 Logistic 回归对北京疫情的参数估计值 地区 N 0 k r 北京 339 0.000063202 0.16152 根据北京地区确诊病例累计，经过Matlab 编程拟合(见附录4)，得到疫情走势及预测与真实值的比较，见图1为了检测我们的模型是否能较好的反映各地区实际情况、具有普遍意义，我们又以山西为例，对模型进行了验证。
山西的疫情数据见附表2，拟合（同上）结果见图2，参数估计值见表2。
表2 Logistic 回归对山西疫情的参数估计值 地区 N 0 k r 山西 416 0.000303971 0.13894以上两个地区的模型拟合结果与实际非常接近。
为了更进一步证明我们的Logistic SARS 模型对疫区发病情况的拟合程度，我们引入决定系数R 2作为检测标准[2]。
决定系数(R 2)=1-残差平方和/总平方和。
经过计算，两地区模型决定系数R 2均高于0.99，预测值与真实值非常接近，拟合优度检验无显著性差异，说明Logistic 回归模型较好的描述了SARS 的发病、流行情况，适合于SARS 发病拟合及流行特征研究。
在模型中，r 表示发病增加速率，r 越大，疾病发展变化越快，反映最初阶段发病人数增长速度快，高峰到来时间越早，持续时间越短；r 越小，高峰到来时间越晚，持续时间越长。
另外，从医学的角度来讲，对SARS 采取相应的预防措施（如隔离、消毒）后，病例数有所下降，说明预防措施与该疾病的发生发展密切相关。
在我们所建立的Logistic SARS 模型中引入了预防指数k ，恰能更贴切的反映实际情况。
而模型1并未对该因素予以考虑，这是它一个欠完备的方面。
2.2建立更优模型及困难所在SARS 是流行性传染病,对于传统的流行病学模型通常假设：平均每个传染者在单位时间内可与N β个种群的其他成员进行有效接触，其中N 表示种群的总规模,β为传染性接触率。
由此假设所导致的传染率（ΝβΙNS =βSI ）是易感者类S 和感染者类I 的规模的双线型函数。
在对病愈后不具免疫力的传染病模型的研究中，以前疾病的潜伏期都被忽视，假设易感者一旦被感染就立即变成了染病者，即为SIS [3]模型。
但是对于SARS 来说，在易感者被感染成为一个感染者之前，存在一段时间的潜伏期，为了掌握具有潜伏期的传染病的传播规律，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，就应该进行全面考虑。
SARS[4] βΠ 对象。
1其中，Π为初始人数，p 为感染率，µ为治愈率，γ为隔离率，σ为隔离治愈率，d 为死亡率，κ为潜伏发病率。
于是,可以建立如下模型——SEIRQ 模型：⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧++++==−+=++−+=+++−=++−+++Π=−++−−Π=)()()()()()(2122211121)()()()()()1(t t t t t t R I Q E S N N R Q I dt dR Q d I E dt dQ I d E dtdI E N Q qE I S p dt dE S N Q qE I S p dt dS µσσµσγγµσγκµκγβββµβββλλ 由于这种模型是建立在对发病后调查分析的基础上，所要算的系数的精确度与调查的数据密切相关。
但是对于数据的采集，通常只包括存活者，而对于那些已死的病人，或对病程短，已经痊愈的病例以及对轻型不典型病例或隐伏型病例，我们通常很难调查。
此外，某些病人在患病后，可能会改变他原来的暴露状况，如生活习惯的改变等。
这样使病例对照研究或横断面研究所采用的病例类型，会与队列研究或实验研究所获得的新病例不同。
这就是现患病例——新病例偏倚。
而SARS 刚刚出现时，由于人们的茫然，没有引起足够的重视，致使其在很短的时间内就扩散到全世界32个国家和地区。
要统计较为精确的数据，因受人为、自然等因素的影响，其难度可想而知。
并且各个地区采取的措施不同，人口流动性不定，所以，其预测也会受到限制。
加之到目前为止，SARS 的传染源还未确定，因此对于其他传播途径（动物等），无法做出较为准确的预知。
2.3对卫生部所采取部分措施的评析在SARS 流行期间卫生部所采取的措施[5]（见附录3）主要有：卫生部门控制人们之间的密切联系；控制传染期时间；引入反馈机制（如：政府强制措施）；加强疾病危险性的宣传教育；信息透明度等方面。
2003年全国大学生数学建模大赛论文
目录
SARS 疫情分析及走势预测 .......................................................................................................................... 1 目录......................................................................................................................................................... 2 摘要......................................................................................................................................................... 3 引言......................................................................................................................................................... 4 1．问题的提出....................................................................................................................................... 5 2. 概要分析............................................................................................................................................ 6 2.1 模型的概要分析 ...................................................................................................................... 6 2.2 符号系统.................................................................................................................................. 6 2.3 模型假设.................................................................................................................................. 7 3. 微分方程初步建模............................................................................................................................ 8 3.1 基于经典的 SIR 模型（模型 I）初步建立微分方程组........................................................ 8 3.3 利用估计出的日接触率和日治愈率预测 ............................................................................ 11 3.4 阻滞增长模型(模型Ⅱ)刻画自由传播阶段非典疫情.......................................................... 13 3.5 基于模型 I 和模型Ⅱ(模型Ⅲ)进行定量分析和比较 .......................................................... 14 4．对 SIR 模型的修正......................................................................................................................... 17 4.1 序列的平稳化 ........................................................................................................................ 17 4.2 模型辨识................................................................................................................................ 18 4.2.1 序列中心化 ................................................................................................................. 18 4.2.2 各统计量的估计 ......................................................................................................... 18 4.2.3 模型辨识 ..................................................................................................................... 19 4.3 参数估计................................................................................................................................. 19 4.4 AR 序列的预报....................................................................................................................... 20 4.5 预测精度的计算 .................................................................................................................... 22 5．模型的验证..................................................................................................................................... 23 6 模型的优缺点................................................................................................................................. 24 7 SARS 对入境旅游业的影响 .......................................................................................................... 25 7.1 模型的初步分析和假设 ........................................................................................................ 25 7.2 模型的建立和求解 ................................................................................................................ 25 7.2.1 基本符号： .................................................................................................................. 25 7.2.2 模型的建立和求解 ...................................................................................................... 26
数学建模-赛题-微分方程竞赛试题
高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目 2003高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目（请先阅读 “对论文格式的统一要求”）A题 SARS的传播SARS（Severe Acute Respiratory Syndrome，严重急性呼吸道综合症, 俗称：非典型肺炎）是21世纪第一个在世界范围内传播的传染病。
SARS的爆发和蔓延给我国的经济发展和人民生活带来了很大影响，我们从中得到了许多重要的经验和教训，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的重要性。
请你们对SARS 的传播建立数学模型，具体要求如下：（1）对附件1所提供的一个早期的模型，评价其合理性和实用性。
（2）建立你们自己的模型，说明为什么优于附件1中的模型；特别要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、足够的信息的模型，这样做的困难在哪里？对于卫生部门所采取的措施做出评论，如：提前或延后5天采取严格的隔离措施，对疫情传播所造成的影响做出估计。
附件2提供的数据供参考。
（3）收集SARS对经济某个方面影响的数据，建立相应的数学模型并进行预测。
附件3提供的数据供参考。
（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。
附件1：SARS疫情分析及对北京疫情走势的预测2003年5月8日在病例数比较多的地区，用数理模型作分析有一定意义。
前几天，XXX老师用解析公式分析了北京SARS疫情前期的走势。
在此基础上，我们加入了每个病人可以传染他人的期限（由于被严格隔离、治愈、死亡等），并考虑在不同阶段社会条件下传染概率的变化，然后先分析香港和广东的情况以获得比较合理的参数，最后初步预测北京的疫情走势。
希望这种分析能对认识疫情，安排后续的工作生活有帮助。
1 模型与参数假定初始时刻的病例数为N0，平均每病人每天可传染K个人（K一般为小数），平均每个病人可以直接感染他人的时间为L天。
则在L天之内，病例数目的增长随时间t(单位天)的关系是：N（t）= N0 (1+K)t如果不考虑对传染期的限制，则病例数将按照指数规律增长。
03年全国大学生数学建模竞赛优秀论文
2003年大学生数学建模全国一等奖论文学员：吴成映王聿磊曹霞斌指导老师：朱家明露天矿生产车辆安排方案的优化模型摘要本文建立了露天矿生产车辆安排方案的优化模型，为提高设备的利用率以增加露天矿经济效益，在卡车不等待条件下且满足产量和品位要求的基础上，依据所给的两条原则分别建模制定了一个班次的生产计划：铲车的定辆定位和卡车定辆定线定次，并相应给出各生产计划的快速算法、总运量及岩矿石的产量，最终在讨论分析后，对模型做出了评价和改进。
模型Ⅰ对问题1建立了求路段车次上限、卸点车次下限、铲位矿与岩最大整车数等模型，并依据原则一分步建立了若干个线性规划模型，运用Mathematic软件求解，综合给出了生产计划：出动6辆铲车；出动13辆卡车；a相应的总运量88496.1吨公里，岩石产量32186吨，矿石产量38192吨。
模型Ⅱ对问题1建立整数规划模型，采用lingo编程法，给出了一个班次的生产计划：出动7辆铲车，铲位1、2、3、4、8、9、10各安排一辆；出动13辆卡车，具体方案为：铲位1→岩石漏81车次，2辆；铲位3→岩石漏43车次，1辆；铲位9→岩场70车次，2辆；铲位4→倒装场Ⅰ45车次，2辆；铲位8→矿石漏54车次，2辆；铲位2 →倒装场Ⅰ40车次，→矿石漏13车次，→倒装场Ⅱ15车次，3辆；铲位10 →岩场15车次，→矿石漏11车次，→倒装场Ⅱ70车次，2辆。
相应的总运量85714.86吨公里，岩石产量32186吨，矿石产量38192吨。
结果总运量优于模型Ⅰ，产量相同。
模型Ⅲ对问题2建立最优化模型，利用lingo编程法，给出生产计划：出动全部7辆，铲位1、2、3、7、8、9、10各安排一辆；出动20辆卡车，具体方案为：铲位1→倒装场Ⅰ15车，岩石漏81车；铲位2→倒装场Ⅰ66车，→岩石漏28车，→倒装场Ⅱ2车；铲位3→矿石漏20车，→岩石漏51车，→倒装场Ⅱ25车；铲位7→倒装场Ⅰ68车，→岩场28车；铲位8→矿石漏60车，→倒装场Ⅰ2车，→岩场12车，→倒装场Ⅱ22车；铲位9→倒装场Ⅰ9车，→岩场87车；铲位10→岩场33车，→倒装场Ⅱ63车。
2003年全国数学建模优秀论文北京SARS的传播研究
小组成员北京SARS的传播研究摘要SARS从2003年陆续传入，期间先后感染6000多人其中北京感染2847，我国给我过经济·社会带来严重额的影响，为减少疾病的危害，提高人们对疾病的ARS的认识，疫情分析及对北京疫情走势的预测研究也变得尤为重要。
为改善现状并提高人们对疾病的是SARS的认识，我们对北京市的SARS传播问题建立数学模型。
关键词： SARS 人群分类微分模型整体拟合1、问题重述1.1问题的背景严重急性呼吸综合征（Severe Acute Respiratory Syndromes），又称传染性非典型肺炎，简称SARS，是一种因感染SARS冠状病毒引起的新的呼吸系统传染性疾病。
主要通过近距离空气飞沫传播，以发热，头痛，肌肉酸痛，乏力，干咳少痰等为主要临床表现，严重者可出现呼吸窘迫。
本病具有较强的传染性，在家庭和医院有显著的聚集现象。
首发病例，也是全球首例。
于2002年11月出现在广东佛山，并迅速形成流行态势1.2问题的叙述现阶段北京SARS的传播正处于高峰期。
由于人们对该种疾病的传播机理还不太清楚，因此引起人们的恐慌，它关系社会的稳定和经济的发展。
因此对该问题的研究非常有必要，我们把人口分成四类，即:健康人S(t)SARS病人I(t)病人免疫（包括死亡）的人R(t)及疑似病人P(t)四类人，利用现有数据着重从四类人口中：把该传染病进行统计学分析，归纳出主要特征通过假设，参数以及它们的相互联系，进行数据判定，数据假设，数据处理，数据分析，建立模型，数据总结等得出较为科学的SARS问题的分析，相关信息（见附件1、2、3）附件1SARS疫情分析及对北京走势的预测附件2北京市疫情的数据附件3北京市接待海外游客人数附件4相关编程1.3问题的提出问题一：对附件1所提供的一个早期的模型，评价其合理性和实用性。
问题二：建立自己的模型，说明为什么优于附件1中的模型，对于卫生部门所采取的措施做出评论，如：提前或延后5天采取严格的隔离措施，对疫情传播所造成的影响做出估计。
全国大学生数学建模大赛国家一等奖论文A题
=
− − ( − 1)′
, = 1, 2, · · ·, 210
当逐渐增大，锚链受到的竖直向下方向的合力与支持力之差先逐渐接近于0，
再等于0，直至小于0。当合力小于0时，锚链以海床接触，此时海床提供向上的支持
力，其大小与′ 相等。因此可将小于0 的值都作零处理，故锚链接触海床时，
对于问题二，首先考虑第一个子问题，将风速36/直接代入问题一的模型中，
得出此条件下的吃水深度为0.723，各钢管倾斜角度(度)依次为8.960、9.014、9.068
、9.123，钢桶倾斜角(度)为9.179，锚链链接处的切线方向与海床的夹角(度)为18.414，
游动区域半径为18.80。发现此条件下，水声通讯系统设备的工作效果较差,且锚被
计与应用对海上科学发展有重要意义。
1.2 问题的提出
已知某近浅海传输节点(如图1所示)，将浮标视作底面直径2为、高为2、质量
为1000的圆柱体，锚的质量为600，钢管共4节，每节长度为1，直径为50，
每节钢管的质量为10。水声通讯系统安装在一个长为1、外径为30的密封圆
柱形钢桶内，设备和钢桶总质量为100。
Step1: 遍历求解
令吃水深度ℎ的初始值为0.1，以0.0005为单位逐步增加至2。( 浮标高度为2，
完全浸没时吃水深度ℎ则为2 )，记录对应的数据，选取水下物体竖直方向高度和
与海域水深最接近的组别，进一步进行计算，结果如下表所示(具体程序见附录)：
表 1: 不同风速的相关结果表
以风速24/的情况为例，绘制游动区域图：
题意的变量临界值。以水深16、系统各部分递推关系式和钢桶与竖直方向夹角小
于5°为约束条件，将多目标优化转化为单目标优化。通过调节决策变量中锚链的型
2003年数学建模A题
2003高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目（请先阅读“对论文格式的统一要求”）A题 SARS的传播SARS（Severe Acute Respiratory Syndrome，严重急性呼吸道综合症, 俗称：非典型肺炎）是21世纪第一个在世界范围内传播的传染病。
SARS的爆发和蔓延给我国的经济发展和人民生活带来了很大影响，我们从中得到了许多重要的经验和教训，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的重要性。
请你们对SARS 的传播建立数学模型，具体要求如下：（1）对附件1所提供的一个早期的模型，评价其合理性和实用性。
（2）建立你们自己的模型，说明为什么优于附件1中的模型；特别要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、足够的信息的模型，这样做的困难在哪里？对于卫生部门所采取的措施做出评论，如：提前或延后5天采取严格的隔离措施，对疫情传播所造成的影响做出估计。
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1 模型与参数假定初始时刻的病例数为N0，平均每病人每天可传染K个人（K一般为小数），平均每个病人可以直接感染他人的时间为L天。
则在L天之内，病例数目的增长随时间t(单位天)的关系是：N（t）= N0 (1+K)t如果不考虑对传染期的限制，则病例数将按照指数规律增长。
数学建模2003年a卷试题答案
1993年A 题交调频率设计的参考解答1. 问题分析根据题目给出的数据条件,首先要确定输入输出的函数关系.这是一个曲线拟合问题.由于交调是因为输入u(t)的乘方产生的.故此处用多项式拟合输入输出关系是恰当的.那么,拟合多项式的最高次数是多少?因为u k (t)可能产生≤k 阶类型的交调,而题目要求考虑二阶和三阶类型的交调,故最高次数必定≥3.到底最高次数为多少,待后面通过计算再确定.2. 模型假设(1)不考虑系统外部的干扰;(2)拟合出的输入输出关系,对自变量u(t)在其有效范围内均成立.3. 模型建立及求解(1)输入输出关系的建立由前面的分析,输入输出关系应该用≥3次的多项式拟合.那么,我们试用不同次数的多项式进行拟合来比较,结果发现用≥4次的多项式进行拟合时，拟合出的多项式中次数≥4的项的系数非常小(≤10-5),以致不会对结果产生影响.故用三次多项式进行拟合已达到精度了.设拟合多项式为:y(t)=α0+α1u(t)+ α2u 2(t)+ α3u 3(t)在所给的数据中有u=0时,y=0.故选取α0=0较好,于是拟合多项式化为:y(t)= α1u(t)+ α2u 2(t)+ α3u 3(t)用最小二乘法对y(t)进行三元回归确定系数.记x 1(t)=u(t),x 2(t)=u 2(t),x 3(t)=u 3(t).令:∑=---=ϕ91i 2i 33i 22i 11i321)x a x a x a y ()a ,a ,a (求a 1,a 2,a 3使Φ(a 1,a 2,a 3)为最小. 由3,2,1k 0k ==α∂ϕ∂得:⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=++=++=++∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑============913391232913219131912391322912219121911391312912119121)()()()2()()()2()()(i ii i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i ii i i i i i i i i x y a x a x x a x x x y a x a x a x x x y a x a x x a x解此方程组得a 1=0.2441a 2=0.04538a 3=-0.0004133故拟合多项式为:y(t)=0.2441u(t)+0.04538u 2(t)-0.000413u 3(t) (11.13)可以用Mathematica 软件作函数拟合与上述结果进行比较.(2)频率约束条件下的初步配置由假设(2),输入输出关系(11.13)对u(t)在其有效范围内均成立.故可将输入u(t)=∑=π31k k k t f 2cos A(14)代入(11.14)式,经整理得到输出y(t)的频率成分有以下几种:①1阶:f i ,i=1,2,3;②2阶:|f i ±f j |,i,j=1,2,3;③3阶:| f i ±f j ±f k |, i,j=1,2,3.由约束条件36≤f 1≤40,41≤f 2≤50,46≤f 3≤55得f i +f j ≥77>f 3+6| f i -f j |≤19<f 1-6f i +f j +f k >f 3+6故二阶交调和三阶交调中的f i +f j +f k ,均不在f i (i=1,2,3)产生干扰的频带[30,61]中.因此,这些交调可以不必考虑.剩余的三阶交调为如下形式:d(i,j)=2f i -f j (i ≠j)g(i,j,k)=f i +f j -f k (i ≠j ≠k) (11.15)根据条件(2)与(4)应满足下述不等式)6.11(6|f f |6|f )k ,j ,i (g |6|f )j ,i (d |j i m k ⎪⎩⎪⎨⎧≥-≥-≥-用计算机求解满足上述条件的频率组是比较容易的.具体作法是:采用穷举法,逐一选出满足(11.16)式的频率组(在计算过程中,不妨设f 1<f 2<f 3).最终求得满足频率约束(11.16),即满足条件(2),(4)的6组解为f i f 2 f 31 36 42 552 36 49 553 36 42 544 36 48 545 37 43 556 37 49 55(3)信噪比条件下的进一步配置信噪比SNR 的约束是:当交调出现在f i ±6时,要求SNR>10(dB).因此,需从上述6组解中,进一步求出满足SNR 要求的解.为此,需计算输出y(t)中频率为f i 的系数和交调2f i -f j ,f i +f j -f k (i ≠j ≠k)的系数.将(11.14)式代入(11.13)得:)17.11(y y y )cos A (a )cos A (a cos A a y 321331k k k 3231k k k 231k k k1++∆θ+θ+θ=∑∑∑===其中θk =2πf k t,a 1,a 2,a 3是拟合多项式的系数.其中y 2仅包含二阶交调,故无影响.y 3较复杂,可能出现频率成分θk ,2θk -θj , θi +θj -θk (i ≠j ≠k).要方便的求出各种频率的系数,比较好的办法是采用Fourier 级数展开，这样能够处理更一般的问题。
全国数学建模大赛A题获奖论文
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]。
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大学生数学建模资料第一课1，目的：通过学习和时间，全面提高学员的综合素质，培养创新能力和良好的数学思想品质，获得分析和解决实际问题的能力。
2，数学建模的概念和基本流程a问题分析根据对象的实际背景和要求进行问题分析b模型假设根据问题分析和建立数学模型的目的作出合理的简化的模型假设。
c模型建立在问题分析和模型假设的基础上建立数学模型d模型求解选择适当的数学工具求解数学模型。
e模型分析对模型解和结果进行模型分析包括模型检验，修改，推广，评价，运用。
五步建模法：3，数学模型具体含义：对于现实世界的一个特定对象，为一个特定目的，一句对象所特有的内在规律，在作出适当的分析，合理而简化的假设的基础上，运用适当的数学工具建立的一个数学结构，建立这个数学模型以及对模型的求解，检验，分析，修改，推广，评价和应用等步骤这个全过程称为数学建模。
4，数学建模的特点：A数学建模不一定有唯一正确的答案（应用领域侧重点不同等等）B 模型的逼真性与可行性任何一个数学模型都永远不会与其原型绝对一致，只要误差在我们所能容许的的范围之内即可考虑使用。
C 模型的渐进性D 模型的可转移性可以几个领域互相利用的，不是一个领域所独有的。
E 数学建模没有统一的方法主要大方法：机理分析法和测试分析法5，数学建模课程学习的主要内容：a介绍数学建模的基本概念，方法和步骤。
b研讨最常见的初等数学模型，微分方程模型，运筹学模型和概率统计模型这四类基本模型的建立方法。
6，学习数学建模课程的建议第一，认真弄懂每一个实例，其内容和步骤是什么，用到了什么建模方法，特别是要知晓它是怎么从实际问题转化为数学模型的。
第二，多做练习，完成作业。
第三，勤于动脑，善于思考，敢于创新，不怕出错。
第四，善于查阅和学习各种新资料和新知识第五，小组在论文写作中相互讨论，互补，解决问题。
第六，常备书：高等数学，线性代数，应用概率统计，运筹学，常微分方程。
第七，有意识的结合生活生产实际，学习专业，教学进行学习与训练，以增长兴趣培养能力。
2003年全国数学建模优秀论文设计北京SARS的传播研究
小组成员SARS的传播研究摘要SARS从2003年陆续传入，期间先后感染6000多人其中感染2847，我国给我过经济·社会带来严重额的影响，为减少疾病的危害，提高人们对疾病的ARS的认识，疫情分析及对疫情走势的预测研究也变得尤为重要。
为改善现状并提高人们对疾病的是SARS的认识，我们对市的SARS传播问题建立数学模型。
关键词： SARS 人群分类微分模型整体拟合1、问题重述1.1问题的背景严重急性呼吸综合征（Severe Acute Respiratory Syndromes），又称传染性非典型肺炎，简称SARS，是一种因感染SARS冠状病毒引起的新的呼吸系统传染性疾病。
主要通过近距离空气飞沫传播，以发热，头痛，肌肉酸痛，乏力，干咳少痰等为主要临床表现，严重者可出现呼吸窘迫。
本病具有较强的传染性，在家庭和医院有显著的聚集现象。
首发病例，也是全球首例。
于2002年11月出现在，并迅速形成流行态势1.2问题的叙述现阶段SARS的传播正处于高峰期。
由于人们对该种疾病的传播机理还不太清楚，因此引起人们的恐慌，它关系社会的稳定和经济的发展。
因此对该问题的研究非常有必要，我们把人口分成四类，即:健康人S(t)SARS病人I(t)病人免疫（包括死亡）的人R(t)及疑似病人P(t)四类人，利用现有数据着重从四类人口中：把该传染病进行统计学分析，归纳出主要特征通过假设，参数以及它们的相互联系，进行数据判定，数据假设，数据处理，数据分析，建立模型，数据总结等得出较为科学的SARS问题的分析，相关信息（见附件1、2、3）附件1SARS疫情分析及对走势的预测附件2市疫情的数据附件3市接待海外游客人数附件4相关编程1.3问题的提出问题一：对附件1所提供的一个早期的模型，评价其合理性和实用性。
问题二：建立自己的模型，说明为什么优于附件1中的模型，对于卫生部门所采取的措施做出评论，如：提前或延后5天采取严格的隔离措施，对疫情传播所造成的影响做出估计。