2020年五一数学建模竞赛煤炭价格预测求解
煤炭资源预测储量计算公式
煤炭资源预测储量计算公式煤炭是一种重要的能源资源，广泛应用于工业生产和生活用能。
对于煤炭资源的储量预测，是煤炭资源开发和利用的重要基础工作。
煤炭资源的储量预测是指根据已知的煤炭地质勘探数据，利用数学模型和统计方法，对煤炭矿区的煤炭储量进行估算和预测。
煤炭资源的储量预测计算公式是进行煤炭资源储量预测的基本工具之一，下面将介绍煤炭资源预测储量计算公式的相关内容。
一、煤炭资源储量预测的基本原理。
煤炭资源的储量预测是通过对煤炭矿区的地质勘探数据进行分析和处理，建立数学模型，对煤炭的储量进行估算和预测。
煤炭资源的储量预测主要包括以下几个步骤，首先，对煤炭矿区的地质勘探数据进行整理和分析，包括煤层的厚度、倾角、产状、品位等地质参数；其次，建立煤炭资源储量预测的数学模型，选择合适的统计方法进行计算和分析；最后，对煤炭资源的储量进行预测和估算，得出煤炭资源的储量预测结果。
二、煤炭资源储量预测的计算公式。
煤炭资源的储量预测计算公式是进行煤炭资源储量预测的基本工具之一。
煤炭资源的储量预测计算公式主要包括两种类型，一种是基于地质参数的计算公式，另一种是基于数学模型的计算公式。
1. 基于地质参数的计算公式。
基于地质参数的计算公式是根据煤炭矿区的地质勘探数据，利用地质参数进行煤炭资源储量的估算和预测。
常用的地质参数包括煤层的厚度、倾角、产状、品位等。
基于地质参数的计算公式一般采用简化的数学模型，通过对地质参数的统计分析，得出煤炭资源的储量预测结果。
2. 基于数学模型的计算公式。
基于数学模型的计算公式是通过建立煤炭资源储量预测的数学模型，利用数学方法进行煤炭资源储量的估算和预测。
常用的数学模型包括地质统计模型、地质数学模型、地质统计学模型等。
基于数学模型的计算公式一般采用复杂的数学模型，通过对地质数据进行数学建模和计算，得出煤炭资源的储量预测结果。
三、煤炭资源储量预测的影响因素。
煤炭资源的储量预测受到多种因素的影响，主要包括地质条件、勘探水平、统计方法等。
历年美国大学生数学建模竞赛试题MCM.翻译版doc
1985 年美国大学生数学建模竞赛MCM 试题1985年MCM:动物种群选择适宜的鱼类和哺乳动物数据准确模型。
模型动物的自然表达人口水平与环境相互作用的不同群体的环境的重要参数,然后调整账户获取表单模型符合实际的动物提取的方法。
包括任何食物或限制以外的空间限制,得到数据的支持。
考虑所涉及的各种数量的价值,收获数量和人口规模本身,为了设计一个数字量代表的整体价值收获。
找到一个收集政策的人口规模和时间优化的价值收获在很长一段时间。
检查政策优化价值在现实的环境条件。
1985年MCM B:战略储藏管理钴、不产生在美国,许多行业至关重要。
(国防占17%的钴生产。
1979年)钴大局部来自非洲中部,一个政治上不稳定的地区。
1946年的战略和关键材料储藏法案需要钴储藏,将美国政府通过一项为期三年的战争。
建立了库存在1950年代,出售大局部在1970年代初,然后决定在1970年代末建立起来,与8540万磅。
大约一半的库存目标的储藏已经在1982年收购了。
建立一个数学模型来管理储藏的战略金属钴。
你需要考虑这样的问题:库存应该有多大?以什么速度应该被收购?一个合理的代价是什么金属?你也要考虑这样的问题:什么时候库存应该画下来吗?以什么速度应该是画下来吗?在金属价格是合理出售什么?它应该如何分配?有用的信息在钴政府方案在2500万年需要2500万磅的钴。
美国大约有1亿磅的钴矿床。
生产变得经济可行当价格到达22美元/磅(如发生在1981年)。
要花四年滚动操作,和thsn六百万英镑每年可以生产。
1980年,120万磅的钴回收,总消费的7%。
1986 年美国大学生数学建模竞赛MCM 试题1986年MCM A:水文数据下表给出了Z的水深度尺外表点的直角坐标X,Y在码(14数据点表省略)。
深度测量在退潮。
你的船有一个五英尺的草案。
你应该防止什么地区的矩形(75200)X(-50、150)?1986年MCM B:Emergency-Facilities位置迄今为止,力拓的乡牧场没有自己的应急设施。
五一数学建模
什么是五一数学建模竞赛五一数学建模竞赛前身是“苏北数学建模联赛”，是由江苏省工业与应用数学学会、徐州市工业与应用数学学会、中国矿业大学主办、由中国矿业大学学生社团——大学生数学建模协会承办的立足江苏，面向全国、辐射国际的省级大学生群众性课外学术科技竞赛活动，至今已经成功举办十三届，中科院院士李大潜为该项竞赛题词、中国教育电视台两次专题报道，目前竞赛已经吸引5个国家，国内31个省市自治区近1.5万名大学生参赛。
五一数学建模联赛和国际数学建模竞赛模式相同，以队为参赛单位，每队3人，竞赛时各队从三个赛题中任选一题，在72小时内，通过查阅图书馆及网上等各类资源文献，对问题进行分析和建模，利用计算机编程，对问题进行优化求解，最终给出结论并提交竞赛论文。
竞赛的题目主要是由工程技术、经济管理、社会生活等领域中的实际问题提炼加工而成，没有固定的标准答案，留有充分余地供参赛者发挥其聪明才智和创造精神。
往届赛题如毕业生就业问题、碳排放约束下的江苏省煤炭消费量预测、寻找黑匣子、延迟退休、生态文明建设评价等都来自企业生产生活中的实际问题。
这些问题的解决都为相应的单位带来了良好的经济和社会效益，并产生了一定的广告宣传效应。
比赛事项参赛者报名参赛，报名截止日期为4月19-4月22日（线上）4月19至20日我们会在南北区摆点宣传报名（线下）校内网上集体报名时间：报名结束后我们会在2018年4月23日（星期一晚上）19:00—20:30统一进行网上报名（每个队伍至少要到一人报名，且需要队员的学号、联系方式、专业年级等基本信息，请提前准备好）。
比赛期间我们会提供机房让大家有一个良好的参赛环境。
报完名后，要在负责人处登记队号并支付宝缴费50元，未缴费者报名试未无效。
奖项设置1）比赛设一等奖、二等奖、三等奖和成功参赛奖。
其中一、二、三等奖分别占报名队数的5%、15%、25%；凡成功上交有效论文的队将获成功参赛奖。
2）比赛将根据所指导队伍的获奖情况评出“优秀指导教师”若干名。
关于碳排放的数学建模
数学建模题目名称：关于全球碳排放的预测模型组别：2014004B姓名：范程学号：4161145130582014年5月目录目录 (2)摘要 (3)1. 前言 (4)1.1全球碳排放现状 (4)1.2 全球变暖 (4)1.3 面临的问题 (5)2.问题重述 (5)3.问题假设 (5)4.符号约定与说明 (6)5.问题澄清 (6)6.模型建立与求解 (7)6.1 问题一至2030、2050年碳排放预测 (7)6.1.1 GM(1,1)模型设定 (7)6.1.2 模型检验方法 (8)6.1.3 GM(1,1)碳排放模型的建立 (9)6.1.4 碳排放预测值分析 (11)6.1.5 对于GM(1,1)模型的评价 (11)6.2 问题二控制全球温度变化的预测 (12)6.2.1相关分析 (12)6.2.2 模型求解 (14)6.2.3 模型评价 (15)6.3 问题三各国排碳权及承担义务 (16)6.3.1 模型的假设 (19)6.3.2 求解 (20)6.3.3影响碳排放分配的因素 (21)6.3.4分配碳排放的原则和措施 (21)7.技术报告 (22)7.1 简介 (22)7.2 全球碳排放 (22)7.2.1全球碳排放形式 (22)7.2.1全球碳排放的预测 (23)7.3 抑制全球温度上升的解决方案 (23)7.4 各国义务 (23)参考文献 (24)关于全球碳排放的预测模型摘要本文建模的方法多元，因为碳排放模型的复杂与不确定性，于是我们应用基于灰色模型的方法对世界的碳排放量做出预测和分析。
依据1981-2010年全球碳排放量数据采用GM(1,1)模型对全球2030年的碳排放量进行了预测，从而进一步预测后20年碳排放量，在数据预测完成之后对数据进行残差计算，验证模型的预测精度。
建立热力学方程，运用回归模型，得到全球二氧化碳浓度和全球平均温度的关系，运用热力学方程设置温度上限，继而得到一个合理的碳浓度上限，通过与碳排放量之间的关系来制定减排的目标，完成联合国气候目标，二氧化碳浓度的变化的极限值。
煤炭价格走势分析报告
煤炭价格走势分析摘要本文针对煤炭价格走势分析问题，用了spss软件的拟合与预测分析，多元线性函数拟合求解最优值，替换法求解最优值，综合分析的方法，最终确立了煤炭价格的走势以及煤炭产业的未来发展趋势。
针对问题一，根据所收集到的数据，用spss软件图形中的散点分别绘制出动力煤价格，焦化煤价格，化工煤价格随时间的变化曲线，分别分析过去各类煤炭的价格以及现在各类煤炭价格的变化曲线。
然后，继续用spss软件分析中的预测，创建模型，得到各类煤炭价格随时间的拟合预测曲线，在所得的拟合预测曲线中，我们设置了2008年第二个季度以及2009年第三个季度，两个缺失值，我们根据拟合出的曲线，对比实际值，分析判断拟合预测曲线的准确性，进而判断预测未来价格趋势的准确性。
针对问题二，采用了两个方案，方案一采用多元线性函数拟合求解最优值，分析需求量，产量与价格之间的关系，并根据问题一中的各类煤炭价格，采用加权确定全国煤炭价格，用MATLAB软件绘制出煤炭价格，产量以及需求量之间的三维曲线关系图像，由三维曲线可得，煤炭产量与需求量均对价格有影响，并通过MATLAB编程绘制全国煤炭产量、需求量对价格的线性拟合函数，最后根据全国煤炭价格的拟合值与实际统计值越接近，则所确立的价格越合理来确定目标函数。
方案二采用替代法求解最优值，经济增长决定煤炭需求，而发电量的数据又是与经济增长密切相关的，煤炭供给的增长量主要取决于新增煤炭产能的增加，这一切均可以通过煤炭行业固定资产投资额反应出来，所以，方案二，采用发电量替代煤炭需求量，固定资产替代煤炭产量，分别建立了两者与价格之间的拟合曲线，采用综合分析的方法，确定了煤炭的最优价格以及最优产量。
并对两个方案做了对比分析。
针对问题三，以煤炭消费量与煤炭实际价格的模型为基础，运用Masih法确定煤炭需求量与经济增长的函数关系。
首先根据煤炭消费量与煤炭实际价格的模型确定煤炭需求量的函数关系式，然后通过残差统计量检验，检测各变量时间序列的平稳性，之后运用spss软件对已知数据进行线性回归分析，最后将已知数据进行对数化处理，将处理后的数据重新又spss软件对煤炭需求量进行线性回归运算，得到煤炭需求量与经济增长的函数关系。
煤炭行业的市场定价与价格策略
煤炭行业的市场定价与价格策略煤炭作为世界上最主要的能源资源之一，在能源市场中扮演着重要角色。
在煤炭行业中，市场定价和价格策略是企业稳定发展、提高竞争力的关键因素之一。
本文将讨论煤炭行业的市场定价与价格策略，并深入探讨其对企业和市场的影响。
一、市场定价方法1. 基于成本的定价煤炭行业中，成本是影响定价的主要因素之一。
企业可以通过计算生产成本，包括采矿、运输、人工和管理等费用，并加上合理的利润，来确定产品的市场价格。
这种定价方法相对简单，但需要准确估计和把握成本，并灵活应对市场变化。
2. 基于需求的定价需求是决定市场价格的另一个重要因素。
企业可以根据市场需求程度，决定产品的供给量和市场价格。
当需求旺盛时，企业可以提高价格以提高利润；而当需求低迷时，则需要降低价格以刺激市场。
3. 基于竞争的定价竞争状况对市场价格有着直接的影响。
在竞争激烈的市场中，企业为了争夺市场份额，可能会选择降低价格。
而在垄断市场中，企业则可以通过提高价格来获得更高的利润。
基于竞争的定价需要企业对市场竞争环境进行准确的分析和判断。
二、价格策略1. 高附加值策略随着社会经济的发展，煤炭市场中对高质量、低污染煤炭的需求逐渐增加。
企业可以通过提供高附加值的煤炭产品，如低硫、低灰分煤炭，来吸引消费者并获取更高的价格。
这种策略需要企业在生产过程中加强质量管理和技术创新。
2. 区域差异化定价策略不同地区对煤炭的需求和供应情况存在差异。
企业可以根据不同地区的市场需求和竞争情况，制定差异化的价格策略。
例如，在煤炭供应充足的地区，企业可以适当降低价格来提高销量；而在供应短缺的地区，企业可以提高价格以获得更高利润。
3. 长期合同策略长期合同是煤炭行业中常见的一种价格策略。
企业可以与客户签订长期供应合同，以稳定市场需求和价格。
长期合同有助于企业建立长期合作关系，并提供更稳定的销售渠道。
4. 价格弹性策略价格弹性是指价格变化对需求变化的敏感程度。
企业可以通过对市场价格弹性的评估，确定产品价格调整的幅度和频率。
论文各部分应该写什么!
论文各部分应该写什么?!二、各部分写法2.1摘要摘要是一篇论文的重中之重，是论文内容的概括和总结。
要求语言简洁精辟，结构清晰有序，能够一目了然。
2.1.1摘要内容摘要第一段为全文的引导、铺垫，主要表达研究该问题的背景、前景和研究该问题的意义，字数占2～3行左右。
摘要的主要内容根据问题数量来进行分段，每一段对都必须按照以下四句话来进行书写：因为什么原因，建立什么模型；通过什么方法，得到什么结果。
“因为什么原因”主要是指问题分析中非常重要的一些核心语句，将问题分析简单的提炼成一句话，体现出本文对该问题的思考过程。
“建立什么模型”主要是表明对于该问题所使用的是什么模型或是算法。
“通过什么方法”主要是对于解题方法的提炼，通过1～2句话来描述解题的核心步骤或使用的解题方法。
第2和第3两部分是对模型的建立与求解的浓缩和精练，务必将解题部分中，最重要的一面展现出来。
“得到什么结果”主要是写出每一个问题的答案，答案要尽量清晰明确有条理，每一个问题的答案都需要写到摘要中。
最后是关键词，关键词主要写结合问题、方法、理论、概念等，数量在3～4个左右，最多不得超过5个，关键词的长度尽可能不超过一行。
2.1.2摘要排版摘要的结构必须要非常清楚明了，能让读者清晰地区分每个部分所叙述的内容，所以摘要的排版结构也同样重要。
摘要的排版提倡使用沙漏式结构，如下所示：实例段落：问题一，不仅要满足客户的要求，同时要求得到的利润要尽量大，就要涉及生产的安排，产品在筒仓中的存储，和产品的卸料和装配。
由于对利润影响最大的因素为产品的生产成本和生产量，所以本文建立了线性规划模型，设计了两个目标函数，即：最大产量f max =0.8x +0.6y +0.7z最小成本f min =(500+10)⨯x +(700+10)⨯y +(300+10)⨯z通过对目标函数的分析找出各种限制条件，进行分布限制，运用Lingo 软件求解。
得到每年能够生产的合格产品最大量为4273817吨。
2020五一建模A题
2020年第十七届五一数学建模竞赛题目
A题煤炭价格预测问题
煤炭属于大宗商品，煤炭价格既受国家相关部门的监管，又受国内煤炭市场的影响。
除此之外，气候变化、出行方式、能源消耗方式、国际煤炭市场等其他因素也会影响煤炭价格。
请完成如下问题。
1.请建立数学模型，通过量化分析的方法，给出影响煤炭价格的主要因素（不超过10种），并且
以秦皇岛港动力煤价格为例，给出从2019年5月1日至2020年4月30日，影响秦皇岛港动力煤价格的主要因素的排序（按影响程度从大到小排序，不超过10种）。
2.请结合秦皇岛港动力煤价格的历史数据(附件1)，以及问题1中的影响煤炭价格的主要因素，
建立煤炭价格预测模型，分别以天、周、月为单位，预测未来31天、35周、36个月的煤炭价格，并完成表1。
3.为了更加准确地预测秦皇岛港动力煤价格，请综合考虑未来各种情况（例如突发事件）引起的
煤炭价格影响因素在结构性和重要性方面的变化，建立煤炭价格综合预测模型，并给出模型的预测结果。
4.为保障我国未来煤炭市场的平稳发展，请结合问题3的模型，向政府部门提供相关的政策建议。
注：
(1)附件1-秦皇岛港动力煤价格数据由“中国煤炭市场网”提供(https:///)，数据是以“周”为单位的数据，相关的煤炭价格是日期所在周的价格。
(2)本题中相关参数说明如下：
秦皇岛港动力煤：硫份0.8%，发热量5500kacl/kg；
煤炭价格类型：煤炭平仓价(FOB价格，是指煤运到港口并装到船上的价格)；
煤炭价格单位：元/吨。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
一、问题背景
以秦皇岛为例，对煤炭的影响因素分析，了解煤炭价格的变化，并提出合理的政策建议。
二、问题分析
2.1问题一的分析
问题一要求通过量化分析的方法，给出不超过10种的影响煤炭价格的主要因素，同时以秦皇岛港动力煤价格为例，给出从2019年5月1日至2020年4月30日，影响秦皇岛港动力煤价格的主要因素的排序。
2.2问题二的分析
问题二要求结合秦皇岛港动力煤价格的历史数据和影响煤炭价格的主要因素，预测未来31天、35周、36个月的煤炭价格。
2.3问题三的分析
问题三要求综合考虑未来各种情况引起的煤炭价格影响因素在结构性和重要性方面的变化并给出预测结果。
2.4问题四的分析
问题四要求在保障我国未来煤炭市场的平稳发展的前提下，结合问题三的模型，向政府部门提供相关的政策建议。
三、模型假设
1.假设国家对煤炭价格的干预呈现周期性；
四、模型建立与求解
4.1指标的选取
本文选取供给因素、需求因素、政策因素、综合因素作为影响煤炭价格的一级指标。
如图示二级指标的选取
图1 指标
4.1.1排序
将指标进行从排序结果如下表所示：
表1 指标优化度排序
指标 排名 指标
优化度
煤炭库存量 1 需求量
6 政策 2 气候变化
7 煤炭成本 3 原煤产量
8 国际煤炭价格 4 下游煤炭需求
9 排放约束 5
铁路运力
10
4.2价格预测1
利用灰色预测可以得到响应方程为：
(1)
(0)0.0012(1)[(1)415608.33]e 415608.33k x k x ∧+=+-
得到结果 4.2.1价格预测2
多元方程为：
0181,(,1,1)8,(,1,1)t t t t t t t y a a x a x ∧
∧
∧
∧
-+-+=++
+
表2预测结果 周 预测价格 周 预测价格 周
预测价格 5月6日 659.09 7月29日 663.13 10月21日 667.17 5月13日 659.42 8月5日 663.46 10月28日 667.51 5月20日 659.76
8月12日 663.80
11月4日 667.84
6月3日660.438月26日664.4811月18日668.52
6月10日660.779月2日664.8111月25日668.86
6月17日661.119月9日665.1512月2日669.19
6月24日661.449月16日665.4912月9日669.53
7月1日661.789月23日665.8212月16日669.87
7月8日662.129月30日666.1612月23日670.20
7月15日662.4510月7日666.5012月30日670.54
7月22日662.7910月14日666.83
4.3预测3
36月结果如表所示
表3 未预测结果3
月预测价格月预测价格月预测价格2020年5月640.002021年5月642.642022年5月645.55 2020年6月640.212021年6月642.872022年6月645.80 2020年7月640.422021年7月643.102022年7月646.06 2020年8月640.642021年8月643.342022年8月646.32 2020年9月640.852021年9月643.582022年9月646.58 2020年10月641.072021年10月643.822022年10月646.84 2020年11月641.292021年11月644.062022年11月647.10 2020年12月641.512021年12月644.302022年12月647.37 2021年1月641.732022年1月644.552023年1月647.64 2021年2月641.952022年2月644.792023年2月647.91 2021年3月642.182022年3月645.042023年3月648.18 2021年4月642.412022年4月645.292023年4月648.45
4.4价格预测4
不妨考虑易量化的指标，如：煤炭库存量能源消耗、排放约束因素对其进行分析。
5.9建议
需要对煤炭价格的波动提出相关建议，本文从国家层面、市场层面和企业层面并结合问题三中的概率组合预测模型提出建议。
六、模型检验
考虑到实际应用层面的因素，对模型进行检验其结果均符合实际要求。
七、模型评价
7.1.模型优点
思想新颖，贴近实际较为合适。
7.2模型缺点
主观性太强。
附录
Shujv=MyData(1,1);
for j=1:1:3
n=1;
for i=1:1:size(M,1)
for k=0:1:MyData(i,1)-MyData(i+1,1)
if k~=0
n=n+1;
end
Shujv(n,j+1)=MyData(i,j+1)+M(i,j).*k;
end
end
Shujv(:,1)=linspace(MyData(1,1),MyData(end,1),size(Shujv,1)) c1=Ydata(1:40,3);
x1=linspace(1,length(a1),length(a1));。