2019研究生数模校赛A题-2019年南信大研究生数学建模选拔赛题目
A题 无线智能传播模型【2019研究生数学建模竞赛试题】
12019年第十六届中国研究生数学建模竞赛A 题无线智能传播模型1 无线信道建模背景随着5G NR 技术的发展，5G 在全球范围内的应用也在不断地扩大。
运营商在部署5G 网络的过程中，需要合理地选择覆盖区域内的基站站址，进而通过部署基站来满足用户的通信需求。
在整个无线网络规划流程中，高效的网络估算对于精确的5G 网络部署有着非常重要的意义。
无线传播模型正是通过对目标通信覆盖区域内的无线电波传播特性进行预测，使得小区覆盖范围、小区间网络干扰以及通信速率等指标的估算成为可能。
由于无线电波传播环境复杂，会受到传播路径上各种因素的影响，如平原、山体、建筑物、湖泊、海洋、森林、大气、地球自身曲率等，使电磁波不再以单一的方式和路径传播而产生复杂的透射、绕射、散射、反射、折射等，所以建立一个准确的模型是一项非常艰巨的任务。
现有的无线传播模型可以按照研究方法进行区分，一般分为：经验模型、理论模型和改进型经验模型。
经验模型的获得是从经验数据中获取固定的拟合公式，典型的模型有Cost 231-Hata 、Okumura 等。
理论模型是根据电磁波传播理论，考虑电磁波在空间中的反射、绕射、折射等来进行损耗计算，比较有代表性的是Volcano 模型。
改进型经验模型是通过在拟合公式中引入更多的参数从而可以为更细的分类场景提供计算模型，典型的有Standard Propagation Model （SPM ）。
在实际传播模型建模中，为了获得符合目标地区实际环境的传播模型，需要收集大量额外的实测数据、工程参数以及电子地图用来对传播模型进行校正。
此外无线LTE 网络已在全球普及，全球几十亿用户，每时每刻都会产生大量数据。
如何合理地运用这些数据来辅助无2线网络建设就成为了一个重要的课题。
近年来，大数据驱动的AI 机器学习技术获得了长足的进步，并且在语言、图像处理领域获得了非常成功的运用。
伴随着并行计算架构的发展，机器学习技术也具备了在线运算的能力，其高实时性以及低复杂度使得其与无线通信的紧密结合成为了可能。
2019数学建模国赛a题python
2019数学建模国赛a题python（原创实用版）目录1.2019 年数学建模国赛 A 题的背景和意义2.Python 在解决数学建模问题中的应用3.A 题的解决方案及其 Python 实现4.Python 在解决 A 题过程中所发挥的优势5.总结与展望正文【1.2019 年数学建模国赛 A 题的背景和意义】2019 年数学建模国赛 A 题是当年全国大学生数学建模竞赛的一道题目，旨在考查参赛选手的数学建模能力和解决实际问题的能力。
该题目具有一定的现实意义和应用背景，吸引了大量学生参与。
【2.Python 在解决数学建模问题中的应用】Python 作为一门广泛应用于数据科学和机器学习的编程语言，拥有丰富的库和工具，能够帮助解决各种复杂的数学建模问题。
Python 语言简洁易学，能够提高建模效率和准确性，因此在数学建模竞赛中得到广泛应用。
【3.A 题的解决方案及其 Python 实现】A 题的具体题目内容无法确定，但可以假设其为一个涉及数据分析和优化问题的题目。
解决方案一般包括以下几个步骤：(1) 问题分析：对题目进行仔细阅读和理解，明确问题的背景和需求。
(2) 建立模型：根据问题特点选择合适的数学模型，如线性规划、非线性优化等。
(3) 编写代码：利用 Python 编写程序，实现模型求解。
可以借助如numpy、pandas、scipy 等库，进行数据处理、构建模型和求解。
(4) 结果分析：对求解结果进行分析，判断其合理性和有效性，撰写论文阐述整个解题过程。
【4.Python 在解决 A 题过程中所发挥的优势】Python 在解决 A 题过程中发挥了以下优势：(1) 易于学习和使用：Python 语言简洁明了，降低了编程的门槛，使得更多学生能够参与数学建模竞赛。
(2) 丰富的库和工具：Python 拥有众多的库和工具，如 numpy、pandas、scipy 等，能够帮助学生快速地解决各种复杂的数学建模问题。
数学建模A题word精品文档19页
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）： 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）：河北金融学院参赛队员(打印并签名) ：1. 闫亮2. 李伟英3. 闫亚楠指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：指导教师组（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： 2013 年 9 月 15 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）：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）：车道被占用对城市道路通行能力的影响关键词：道路通行能力；相关分析；多元线性回归模型；spss；excel摘要：车道被占用的情况种类复杂，会导致车道或道路横断面通行能力在单位时间降低，正确估算车道被占用对城市道路通行的影响具有十分重要的现实意义。
2019年数学建模国赛a题目
2019年数学建模国赛A题目一、题目背景2019年数学建模国际赛A题目是建立在武汉市轨道交通运行时刻表数据上的模型研究。
轨道交通是城市快速、高效、环保的交通方式，为城市居民提供了便捷的出行方式。
而轨道交通的运行时刻表则对乘客的出行、等待时间等方面有着重要的影响。
研究轨道交通的运行时刻表对于优化城市交通运输系统，提高运输效率，改善城市居民的生活质量具有重要意义。
二、题目要求本题目要求选手建立数学模型研究武汉市轨道交通运行时刻表数据。
具体要求包括以下几点：1. 分析武汉市轨道交通的运行时刻表数据，并找出其中的规律和特点。
2. 建立数学模型，预测武汉市轨道交通在不同时间段的客流量。
3. 对轨道交通的运行时刻表进行优化，提出有效的调度方案。
三、题目分析1. 分析武汉市轨道交通的运行时刻表数据，需要选手具备分析大数据的能力和技巧，掌握数据挖掘、数据处理等相关知识。
2. 建立数学模型，需要选手熟练运用数学建模方法，如统计分析、回归分析、时间序列分析等。
3. 对轨道交通的运行时刻表进行优化，需要选手具备系统优化和调度的能力，能够结合数学模型和实际情况，提出合理的调度方案。
四、解题思路1. 选手需要对武汉市轨道交通的运行时刻表数据进行深入分析，了解不同线路、不同时间段的客流量分布情况，找出规律和特点。
2. 选手可以运用统计分析和回归分析的方法，建立数学模型，预测武汉市轨道交通在不同时间段的客流量。
3. 选手可以结合实际情况，提出针对性的调度方案，对轨道交通的运行时刻表进行优化。
五、题目意义本题目旨在培养选手的数据分析和数学建模能力，帮助选手提高解决实际问题的能力和水平。
通过研究轨道交通的运行时刻表数据，可以为城市交通运输系统的优化提供重要参考，促进城市交通运输领域的发展。
六、总结2019年数学建模国际赛A题目是一个具有一定难度和挑战性的题目，要求选手具备扎实的数学和数据分析基础，具备较强的综合应用能力和创新思维能力。
研究生数学建模竞赛A题 无线智能传播模型
2019年第十六届中国研究生数学建模竞赛A题无线智能传播模型1 无线信道建模背景随着5G NR技术的发展，5G在全球范围内的应用也在不断地扩大。
运营商在部署5G 网络的过程中，需要合理地选择覆盖区域内的基站站址，进而通过部署基站来满足用户的通信需求。
在整个无线网络规划流程中，高效的网络估算对于精确的5G网络部署有着非常重要的意义。
无线传播模型正是通过对目标通信覆盖区域内的无线电波传播特性进行预测，使得小区覆盖范围、小区间网络干扰以及通信速率等指标的估算成为可能。
由于无线电波传播环境复杂，会受到传播路径上各种因素的影响，如平原、山体、建筑物、湖泊、海洋、森林、大气、地球自身曲率等，使电磁波不再以单一的方式和路径传播而产生复杂的透射、绕射、散射、反射、折射等，所以建立一个准确的模型是一项非常艰巨的任务。
现有的无线传播模型可以按照研究方法进行区分，一般分为：经验模型、理论模型和改进型经验模型。
经验模型的获得是从经验数据中获取固定的拟合公式，典型的模型有Cost 231-Hata、Okumura等。
理论模型是根据电磁波传播理论，考虑电磁波在空间中的反射、绕射、折射等来进行损耗计算，比较有代表性的是Volcano模型。
改进型经验模型是通过在拟合公式中引入更多的参数从而可以为更细的分类场景提供计算模型，典型的有Standard Propagation Model（SPM）。
在实际传播模型建模中，为了获得符合目标地区实际环境的传播模型，需要收集大量额外的实测数据、工程参数以及电子地图用来对传播模型进行校正。
此外无线LTE网络已在全球普及，全球几十亿用户，每时每刻都会产生大量数据。
如何合理地运用这些数据来辅助无线网络建设就成为了一个重要的课题。
近年来，大数据驱动的AI机器学习技术获得了长足的进步，并且在语言、图像处理领域获得了非常成功的运用。
伴随着并行计算架构的发展，机器学习技术也具备了在线运算的能力，其高实时性以及低复杂度使得其与无线通信的紧密结合成为了可能。
2019年数学建模a题讲解
数学建模A题讲解一、题目内容题目：基于机器学习的学生成绩预测模型二、题目分析1. 背景介绍：学生成绩是衡量学生学习效果的重要指标，也是学校和教师关注的重点。
通过建立机器学习模型，可以对学生的学习成绩进行预测，为教学提供参考。
2. 目标设定：本题目的目标是建立一个基于机器学习的学生成绩预测模型，能够对学生的学习成绩进行准确的预测。
3. 关键问题：如何选择合适的特征，如何设计合适的模型，如何调整模型参数，如何评估模型的性能。
三、解题思路1. 数据收集：收集学生成绩数据，包括期中考试成绩、期末考试成绩、平时表现等。
2. 数据预处理：对数据进行清洗、整理、归一化等处理，确保数据的质量和准确性。
3. 特征选择：根据学生成绩的特点，选择对学生成绩有显著影响的特征，如学科成绩、课堂表现、作业完成情况等。
4. 模型构建：使用机器学习算法建立预测模型，如逻辑回归、支持向量机、神经网络等。
5. 模型优化：根据模型的性能指标，调整模型参数，优化模型性能。
6. 评估模型：使用测试数据集对模型进行评估，确定模型的准确率、精确率、召回率等指标。
四、注意事项1. 数据隐私：在收集和整理数据时，要遵守相关法律法规，保护学生隐私。
2. 算法选择：根据数据的特点和需求，选择合适的机器学习算法，不要盲目追求新技术。
3. 模型验证：除了使用测试数据集进行评估外，还可以通过交叉验证、超参数调整等方法进行模型验证。
4. 结果呈现：将预测结果以图表等形式进行可视化呈现，方便使用者理解和应用。
五、总结本题是一个典型的机器学习应用问题，通过建立预测模型，可以对学生的学习成绩进行预测。
在解题过程中，需要注重数据收集、特征选择、模型构建和评估等环节。
同时，要注意遵守相关法律法规，保护学生隐私。
最后，将预测结果以图表等形式进行可视化呈现，方便使用者理解和应用。
六、代码实现（略）注：具体的代码实现需要根据具体的数据和需求进行设计和编写，这里无法提供详细的代码实现。
2019年数学建模国赛A题
2019高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目（请先阅读“全国大学生数学建模竞赛论文格式规范”）A题高压油管的压力控制燃油进入和喷出高压油管是许多燃油发动机工作的基础，图1给出了某高压燃油系统的工作原理，燃油经过高压油泵从A处进入高压油管，再由喷口B喷出。
燃油进入和喷出的间歇性工作过程会导致高压油管内压力的变化，使得所喷出的燃油量出现偏差，从而影响发动机的工作效率。
图1 高压油管示意图问题1. 某型号高压油管的内腔长度为500mm，内直径为10mm，供油入口A处小孔的直径为1.4mm，通过单向阀开关控制供油时间的长短，单向阀每打开一次后就要关闭10ms。
喷油器每秒工作10次，每次工作时喷油时间为2.4ms，喷油器工作时从喷油嘴B处向外喷油的速率如图2所示。
高压油泵在入口A处提供的压力恒为160 MPa，高压油管内的初始压力为100 MPa。
如果要将高压油管内的压力尽可能稳定在100 MPa左右，如何设置单向阀每次开启的时长？如果要将高压油管内的压力从100 MPa增加到150 MPa，且分别经过约2 s、5 s和10 s的调整过程后稳定在150 MPa，单向阀开启的时长应如何调整？图2 喷油速率示意图问题2. 在实际工作过程中，高压油管A处的燃油来自高压油泵的柱塞腔出口，喷油由喷油嘴的针阀控制。
高压油泵柱塞的压油过程如图3所示，凸轮驱动柱塞上下运动，凸轮边缘曲线与角度的关系见附件1。
柱塞向上运动时压缩柱塞腔内的燃油，当柱塞腔内的压力大于高压油管内的压力时，柱塞腔与高压油管连接的单向阀开启，燃油进入高压油管内。
柱塞腔内直径为5mm，柱塞运动到上止点位置时，柱塞腔残余容积为20mm3。
柱塞运动到下止点时，低压燃油会充满柱塞腔（包括残余容积），低压燃油的压力为0.5 MPa。
喷油器喷嘴结构如图4所示，针阀直径为2.5mm、密封座是半角为9°的圆锥，最下端喷孔的直径为1.4mm。
针阀升程为0时，针阀关闭；针阀升程大于0时，针阀开启，燃油向喷孔流动，通过喷孔喷出。
第十九届中国研究生数学建模竞赛赛题
第十九届我国研究生数学建模竞赛赛题一、赛题背景1.1 数学建模竞赛的意义数学建模竞赛是一项旨在培养学生分析和解决实际问题能力的比赛活动。
通过参加数学建模竞赛，学生们能够在实践中运用所学的数学知识，发挥创造力和解决问题的能力，提高综合素质。
1.2 第十九届我国研究生数学建模竞赛第十九届我国研究生数学建模竞赛旨在挖掘研究生的数学建模能力，促进数学和实际问题的结合，培养研究生的科研创新意识和实践能力。
本次竞赛的题目具有一定的难度和挑战性，涵盖了多个领域的实际问题，要求参赛选手要具备较强的数学建模能力和分析解决问题的能力。
二、竞赛赛题概述2.1 题目一：环境保护与资源利用本题旨在探讨如何最大程度地利用有限的资源，保护环境，推动可持续发展。
参赛选手需要考虑环境保护和资源利用的现状和问题，结合数学模型和算法，给出合理的解决方案和预测模型。
2.2 题目二：金融与经济发展本题专注于金融领域的数学模型建立和应用。
参赛选手需要结合金融和经济数据，构建合适的数学模型，预测未来的金融发展趋势，提出有效的风险管理策略。
2.3 题目三：交通运输与城市规划本题涉及城市交通运输和城市规划领域的实际问题。
参赛选手需要从交通流量、城市规划等方面出发，构建数学模型，优化城市交通运输系统，提出因地制宜的城市规划建议。
2.4 题目四：医学与健康管理本题围绕医学和健康管理领域的问题展开，参赛选手需要结合医学数据和健康管理需求，建立数学模型，对疾病预测、健康管理等问题进行分析和解决。
2.5 题目五：农业与环境本题聚焦于农业发展和环境保护问题。
参赛选手需要结合农业生产和环境保护的需求，建立数学模型，提出促进农业可持续发展的创新性方案。
三、竞赛评审标准3.1 创新性参赛作品的创新性是评审的重要标准之一。
创新不仅仅体现在解决问题的方法上，还包括对问题本身的新颖解释和认识。
3.2 成果的实用性除了理论研究和建模方面的创新，实际问题的实用性也是评审的重要依据。
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2019年南京信息工程大学研究生数学建模竞赛题
（请先阅读“中国研究生数学建模竞赛论文格式规范”）
A题：送餐员路线规划
近年来，外卖行业发展日趋成熟。
客户很方便就能通过手机外卖平台发出外卖订单，然后外卖平台将订单发送到外卖商户，经商户备餐后，外卖将会被送餐员送到客户指定的地点。
在整个消费路径中，送餐员的作用非常重要，其配送效率直接关乎客户的用餐体验。
假设送餐员所在城市的路网为正方形网格，网格边长500 米（见附件1），道路均可双向行驶。
送餐员所在公司总部位于城市正中心，送餐员须每天到公司签到才能开始新一天的工作。
每辆送餐摩托的速度为20公里/小时，且同时最多装两份外卖。
另外约定，客户不会对10公里外的商户下单，并且外卖订单抵达商户时，无需在商户处排队，均只需经过30分钟即可备餐完成。
请根据以上信息，试建立模型解决以下问题：
1、某送餐员从公司出发，要完成全部配送任务（见附件2）需要多少分钟？
2、记客户对其快递的预期等待时间为商户备餐时间加上订单从商户配送至其所在地的运输时间，而实际等待时间为客户下单到外卖实际送达客户之间的所花时间。
为满足时效性要求，试问至少需要多少送餐员，才能使得每个客户的实际等待时间不超过其预期5分钟？
3、为进一步减少问题2中的送餐员数量，送餐公司考虑在城市中新增一个分部，送餐员可以在总部和分部中任选一个进行签到，那么，这个分部应该设在哪个网格点？
4、实际生活中，外卖订单是按时间顺序依次发送到外卖平台，送餐员不会一开始就得到全部的配送任务信息。
在此前提之下，请根据时间数据（见附件3）以及送餐公司（总部和问题3中的分部）位置，设计送餐员的指派策略，使得在客户的实际等待时间不超过其预期5分钟的前提下，需要的送餐员数量尽可能少。
附件1：城市路网
y
x
附件2：配送任务
注：如有不合理数据，比如客户提出不合理要求等，可剔除。
下同。
附件3：下单时刻表
注：送餐员从第0时刻开始工作。