2012数学建模葡萄酒分析
2012数学建模葡萄酒原题
2012数学建模葡萄酒原题【正文】2012数学建模葡萄酒原题葡萄酒是一种历史悠久且备受喜爱的饮品，它也是经济学家和数学建模者们研究的对象之一。
在2012年的数学建模竞赛中，与葡萄酒相关的题目引发了广泛的讨论和研究。
本文将围绕这个题目展开阐述，并探讨葡萄酒在经济学和数学建模中的应用。
1. 葡萄酒行业概述葡萄酒作为一种高级饮品，具有独特的制作工艺和品质要求。
葡萄种植、酿造和销售是葡萄酒行业的三大环节。
葡萄种植需要考虑气候、土壤和品种等因素，而酿造则需要精确的工艺控制和时间管理。
销售方面，葡萄酒的价格受到供需关系、品牌价值以及市场营销因素的影响。
2. 葡萄酒供需模型葡萄酒供需模型是研究葡萄酒市场供求平衡关系的重要工具。
它基于市场上的供求曲线，考虑了价格、消费者偏好和生产成本等因素。
通过分析供需模型，我们可以预测葡萄酒市场的供给量和价格波动情况，为决策者提供参考。
3. 葡萄酒评分模型葡萄酒评分模型是对葡萄酒品质进行客观评价和分类的工具。
通常，葡萄酒的品质评分基于口感、香气和口感等方面进行评估。
评分模型可以帮助葡萄酒酿造商根据评估结果进行改良和调整，以提高产品质量和市场竞争力。
4. 葡萄酒预测模型葡萄酒预测模型是基于历史数据和市场趋势进行葡萄酒销售和需求预测的工具。
借助数学建模方法和统计学分析，我们可以预测不同品种和产地的葡萄酒在未来的销售趋势，并作出相应的调整和安排。
5. 葡萄酒市场策略在竞争激烈的葡萄酒市场中，制定有效的市场策略至关重要。
数学建模可以帮助分析市场份额、品牌竞争力、产品定价和市场推广等因素，为企业制定合适的市场策略提供指导。
6. 葡萄酒运输和配送优化葡萄酒的运输和配送环节也是影响葡萄酒行业效益的重要因素之一。
通过数学建模和优化方法，我们可以对葡萄酒运输网络和配送路径进行优化，以减少成本和时间，并提高运输效率。
7. 葡萄酒消费者行为分析葡萄酒消费者行为分析可以帮助了解消费者对葡萄酒的选择、购买和消费习惯。
2012年全国大学生数学建模A题--葡萄酒质量的评价分析
葡萄酒质量的评价分析摘要本文主要讨论了葡萄酒和葡萄的理化指标与葡萄酒质量的关系。
通过品酒员对样品酒的外观，香气，口感的评分数据与所酿葡萄酒的理化指标和对酿酒葡萄的化学分析来确定葡萄酒质量好坏以及它们之间的关系。
根据附录中所给的两组品酒员分别对红葡萄酒和白葡萄酒进行品尝后的评分数据和各种理化指标进行了严谨的分析之后，继而运用适当的数学软件结合数学模型进行大量的拟合数据分析。
在葡萄酒品尝评分表中，由于品酒员对葡萄酒的要求、口感及其他各方面的主观条件存在一定的差异，因此，我们对品酒员给出的评分数据进行了客观的分析，降低品酒员主观造成的误差，客观的反映了样品酒之间的真实差异，同时将酿酒葡萄进行了等级划分。
并通过所给的理化指标数据和芳香物质含量更加准确的描述了酿酒葡萄、葡萄酒、葡萄酒质量之间的联系。
对于问题一，题目中要求我们判断两组品酒员的评价结果有无显著性差异，哪一组结果更可信。
由于题中数据量很大，且杂乱无章，很难直接看出，因此我们将数据在统计图中进行表示，观察了数据的稳定情况，为了更好的表达数据的稳定情况，我们采用了求每组数据方差的方法，通过比较，得出两组品酒员的评价结果存在显著性差异，且第二组品酒员所给的评分更为可信。
对于问题二，题目要求根据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量对这些酿酒葡萄进行分级，由问题一所得结果可知，第二组评分更为可信，故直接采用第二组数据进行分析。
将该数据进行数学期望处理，得到了十位评委对每种样品酒的平均打分，我们根据帕克评分系统的标准[1]将样品酒进行了分级。
对于问题三，我们使用了EXCEL中拟合数据分析的功能来探究酿酒葡萄与葡萄酒的各项理化指标之间的联系。
经过对得到的散点图不断的尝试各种函数图像，最终我们找到了最适合它们之间关系的也就是散点落在函数图象外最少的数学函数图像，从而得到该图像的数学表达式。
由于图表中显示酿酒葡萄与葡萄酒对应的各项指标存在多项式函数关系，所以我们得出结论，酿酒葡萄与葡萄酒各项理化指标存在着多项式函数的联系。
2012年数学建模A题
葡萄酒质量评定模型摘要葡萄酒质量的评定长久以来都是采用聘请品酒员，通过品酒员对葡萄酒各项指标打分求和来确定葡萄酒的质量。
葡萄酒的价格因品酒员评分高低的不同有显著的差别。
然而在这样的评定方式中人的主观因素对酒质量的评定占主导地位，葡萄酒质量的评定结果存在较大的不确定性。
随着人们对葡萄酒消费的增加及高质量化的追求，建立合理、规范、客观的葡萄酒质量评定模型显得尤为重要。
根据题中给出的相关数据，通过解决以下问题建立葡萄酒质量评定模型。
对于问题一：首先，将题目附录1中的数据经Excel处理，得到每组评酒员对每种酒样品的总分。
然后，对每一种酒样品运用两配对样本的非参数检验(符号秩和检验)对数据进行显著性差异分析，运用MATLAB软件比较各酒样品的两组数据发现两组结果差异显著。
其次，通过Excel求出每一种酒的品酒员所打总分的方差，得到两组品酒员分别对两类葡萄酒的方差走势图(见图1.1、1.2)，根据总体方差最小，方差波动较小，确定第二组品酒员的评分更可信。
最后，采用SPSS软件作进一步检验，结果相同即模型合理。
对于问题二，选取一级理化指标作为酿酒葡萄分级参考，对理化指标运用主成分分析法降维，通过MATLAB计算得到红葡萄的主成分有8个，白葡萄的主成分有11个。
综合评分得到的葡萄酒质量影响，红葡萄的影响因素有9个，白葡萄的影响因素有12个。
然后，利用折衷型模糊决策模型，考虑到由主成分分析方法得到的酿酒葡萄的的主成分值在反应酿酒葡萄质量好坏问题上会有一定的偏差，利用三角模糊的表达方式对主成分指标值进行表示，分别将红、白两类酿酒葡萄按隶属度大小排序，在运用聚类分析的方法，利用SPSS软件将葡萄划分为五个等级(见表格2.1)。
对于问题三，数据的庞杂是解决该问题的难点。
我们运用问题二中的主成分分析方法将理化指标转化为几个主成分，并运用MATLAB编程求出具体的主成分数值，然后建立线性回归模型，求解出酿酒葡萄与葡萄酒理化指标主成分之间的相关关系，从而反映出酿酒葡萄与葡萄酒理化指标之间的联系。
2012数学建模葡萄酒题目讲解
2012数学建模葡萄酒题目讲解在2012年的数学建模比赛中，有一道备受关注的题目就是关于葡萄酒的数学建模。
这道题目涉及到葡萄酒的产区选择、种植和酿造等方面，需要运用数学建模的方法来进行分析和解决问题。
在本文中，我将深入讨论这个主题，探索葡萄酒的数学建模问题，并共享我对这个主题的个人观点和理解。
1. 葡萄种植区位选择在葡萄酒的生产过程中，选择适合葡萄种植的区位至关重要。
这涉及到气候、土壤和地形等多个因素的综合考量。
在数学建模中，可以运用气象学、土壤学和地理信息系统等知识，通过建立数学模型来评估不同区域的适宜度，以帮助决策者做出更科学的选择。
2. 葡萄种植面积和产量预测对于葡萄的种植面积和产量预测也是葡萄酒生产中的重要问题。
通过收集历史数据、分析趋势和建立数学模型，可以预测未来葡萄种植面积和产量的变化，帮助生产者做出合理的规划和安排。
3. 葡萄酒酿造过程优化除了种植阶段，葡萄酒的酿造过程也可以通过数学建模来进行优化。
控制发酵温度、调整酒精度和控制酿造时间等因素都可以通过建立数学模型，进行科学的控制和调整，以确保葡萄酒的质量和口感。
4. 葡萄酒市场需求预测对葡萄酒市场需求的准确预测也是葡萄酒生产过程中至关重要的一环。
通过收集市场数据、分析消费者趋势和建立数学模型，可以预测未来市场对不同品类和品质葡萄酒的需求量，帮助生产者进行合理的生产和销售规划。
总结回顾通过以上的讨论，我们可以看到在葡萄酒生产过程中，数学建模可以发挥重要作用。
从区位选择到种植面积和产量预测，再到酿造过程优化和市场需求预测，都可以通过数学建模来进行科学分析和解决问题。
这不仅可以提高生产效率，减少生产成本，还可以提升葡萄酒的质量和口感，满足市场需求。
个人观点和理解在我看来，葡萄酒的数学建模不仅仅是生产者和科研工作者的事情，也是一个跨学科的合作过程。
数学建模需要运用多学科知识，如地理学、气象学、统计学和市场学等，跨学科的合作可以为葡萄酒生产带来更多可能性。
2012数学建模A 第一问数据分析
2012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题葡萄酒的评价
确定葡萄酒质量时一般是通过聘请一批有资质的评酒员进行品评。
每个评酒员在对葡萄酒进行品尝后对其分类指标打分，然后求和得到其总分，从而确定葡萄酒的质量。
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程度上反映葡萄酒和葡萄的质量。
附件1给出了某一年份一些葡萄酒的评价结果，附件2和附件3分别给出了该年份这些葡萄酒的和酿酒葡萄的成分数据。
请尝试建立数学模型讨论下列问题：
1. 分析附件1中两组评酒员的评价结果有无显著性差异，哪一组结果更可信？
2. 根据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量对这些酿酒葡萄进行分级。
3. 分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系。
4．分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响，并论证能否用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量？
附件1：葡萄酒品尝评分表（含4个表格）
附件2：葡萄和葡萄酒的理化指标（含2个表格）
附件3：葡萄和葡萄酒的芳香物质（含4个表格）。
2012数学建模葡萄酒原题
2012数学建模葡萄酒原题题目描述：葡萄酒是世界著名的酒类之一。
葡萄酒的种类繁多，其中又以红葡萄酒和白葡萄酒最为常见。
红葡萄酒和白葡萄酒的酸度和pH值具有不同的特点，对其品质和保存期限等方面具有重要影响。
1、问题背景葡萄酒酿造过程中，葡萄经过榨汁、发酵、陈酿等一系列过程，最终形成红葡萄酒和白葡萄酒。
目前，酸度和pH值是衡量葡萄酒质量的两个非常重要的指标，也是鉴别红葡萄酒和白葡萄酒的重要依据。
2、问题提出2.1、问题一通过分析红葡萄酒和白葡萄酒的酸度和pH值的数据，比较红葡萄酒和白葡萄酒的酸度和pH值的差异。
2.2、问题二通过分析红葡萄酒和白葡萄酒的酸度和pH值的数据，预测不同保存条件下红葡萄酒和白葡萄酒的酸度和pH值的变化趋势。
3、问题分析3.1、问题一为了比较红葡萄酒和白葡萄酒的酸度和pH值的差异，需要首先收集红葡萄酒和白葡萄酒的酸度和pH值的数据，并进行数据处理和分析，例如绘制散点图、直方图、箱线图等。
同时，还需要进行统计分析和假设检验，比较红葡萄酒和白葡萄酒的酸度和pH值的差异是否显著。
3.2、问题二为了预测不同保存条件下红葡萄酒和白葡萄酒的酸度和pH值的变化趋势，需要分析红葡萄酒和白葡萄酒的酸度和pH值与保存条件之间的关系，例如温度、湿度、光照等。
同时，还需要建立数学模型，预测不同保存条件下红葡萄酒和白葡萄酒的酸度和pH值的变化趋势。
最后，需要对模型进行验证和评估，确定其预测效果是否准确。
4、解决方案4.1、问题一（1）数据收集：通过调查、实地采样等方式，收集红葡萄酒和白葡萄酒的酸度和pH值数据。
（2）数据处理：对收集到的数据进行处理和分析，例如统计描述、散点图、直方图、箱线图等。
（3）统计分析：通过假设检验、方差分析等方法，比较红葡萄酒和白葡萄酒的酸度和pH值的差异是否显著。
4.2、问题二（1）数据收集：通过调查、实地采样等方式，收集不同保存条件下红葡萄酒和白葡萄酒的酸度和pH值数据。
2012数学建模A题---葡萄酒评价---国家奖
葡萄酒的评价摘要本文主要运用统计分析方法，解决与所酿葡萄酒有关的问题。
对于问题一，,分别对白酒和红酒的两组数据进行差异性检验。
构建一个能反应葡萄酒本身质量的量，对两组数据分别进行相关性分析，得到第二组评酒员的结果更可信。
对于问题二，先做聚类分析，再做线性回归分析，得到白、红葡萄分为4级和3级。
对于问题三，利用问题二中聚类得到的7个主成分，把每种葡萄酒的理化指标与酿酒葡萄之间的7个主成分进行相关性分析，得到7个回归方程，即为酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系。
对于问题四，首先建立模型：12W=a *Y +b *Y 。
其中a,b 分别为酿酒葡萄和葡萄酒对葡萄酒质量的贡献率，1Y ，2Y 分别为两种因素的贡献值。
然后，通过确定芳香物质是否对葡萄酒的评分有影响来论证能否用葡萄和葡萄酒的理化指标评价葡萄酒的质量。
问题一中，本文运用excel 做两组数据的显著性差异检验，得到两组评酒员在评论白酒和红酒都存在显著性差异，且通过了F 检验。
接着本文通过确定各指标的权重，构建一个能反应各葡萄酒实际平分的量，把两组数据与之做相关性分析，发现第二组与之相关性更大，故第二组评酒员的结果更可信。
问题二中，本文通过SPSS 做理化指标的聚类分析，得到7个主成分；再做指标与评分的线性回归分析，得到白葡萄的分级结果为4级：一级：白酿酒葡萄14,22；二级：白酿酒葡萄4,5,9,19,23,25,26,28；三级：白酿酒葡萄24,27；四级：白酿酒葡萄1,2,3,6,7,8,10,11,12,13,15,16,17,18,20。
红葡萄酒为3级：一级：红酿酒葡萄2,9；二级：红酿酒葡萄3,4,10,22,24；三级：红酿酒葡萄1,5,6,7,8,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,23,25,26,27。
问题三中，本文运用excel 将葡萄酒的一级指标分别与7个主成分进行相关性分析然后对每种主要成分利用SPSS 进行线性回归分析得到以下7个回归方程：()()()()()r1134r21367r3137r4136r6137r71Y =-39.542+1.727+21.850+3.9463Y =4.044+0.026-0.156-0.005-0.1954Y =2.807+0.021-0.030-0.1895Y =2.700+0.024-0.169-0.0056Y =0.069+0.001-0.006-0.0077Y =70.028-0.188+x x x x x x x x x x x x x x x x x ()()2347r8123560.841+0.280-0.187+1.7048Y =58.545-0.021-1.028+1.666+27.045-0.0049x x x x x x x x x 即为每种酿酒葡萄与葡萄酒理化指标之间的联系。
2012年全国数学建模葡萄酒的评价
葡萄酒的评价摘要本文针对题目中的问题，运用系统建模及计算机仿真，解决葡萄酒的评价问题。
问题（1）中，首先运用正态概率纸发对葡萄酒得分进行分布检验，在葡萄酒得分分布具有正态性的条件下，建立双因素重复实验方差模型，结果显示二组品酒员打分具有显著性差异；然后采用双因素无重复实验方差分析对二组品酒员打分进行可信度评定，评定认为第一组品酒员对红葡萄酒的打分更可信，第二组品酒员对白葡萄酒的打分更可信。
问题（2）中，首先对酿酒葡萄理化指标建立主成分分析模型，提取白葡萄酒酿酒葡萄的11个主成分和红葡萄酒酿酒葡萄的9个主成分；然后将主成分结合对应葡萄酒的质量，建立基于最邻近规则的酿酒葡萄试探聚类模型，最佳聚类数目利用统计量2R来确定；最后根据酿酒葡萄的聚类情况，计算各类酿酒葡萄对应葡萄酒的质量，并依此建立酿酒葡萄的分级模型。
问题（3）中，首先对酿酒葡萄和葡萄酒理化指标数据进行直接正交处理，消除数据在采集过程中所产生噪声的影响；然后建立葡萄酒和酿酒葡萄理化指标之间的偏最小二乘回归模型，求解出葡萄酒理化指标与酿酒葡萄理化指标的多元线性关系；最后通过分析葡萄酒和酿酒葡萄理化指标标准数据的相关系数和葡萄酒理化指标的预测图定性讨论回归方程的效果。
问题（4）中，运用典型相关分析方法，通过比较酿酒葡萄和葡萄酒理化指标、感官指标与葡萄酒质量的相关系数，得到酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标影响葡萄酒的质量这一结论。
关键词：显著性检验主成分分析试探聚类偏最小二乘回归一、问题重述与分析1.1问题重述确定葡萄酒质量时一般是通过聘请有资质的评酒员进行品评。
每个评酒员在对葡萄酒进行品尝后对其分类指标打分，然后求和得到其总分，从而确定葡萄酒的质量。
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程度上反映葡萄酒和葡萄的质量。
附件1给出了某一年份一些葡萄酒的评价结果，附件2和附件3分别给出了该年份这些葡萄酒的和酿酒葡萄的成分数据。
2012数学建模葡萄酒原题
2012数学建模葡萄酒原题摘要：一、背景介绍1.葡萄酒产业现状2.我国葡萄酒市场分析3.葡萄酒品质与价格的关系二、数学建模问题1.建立葡萄酒价格预测模型2.分析影响葡萄酒价格的因素3.提出提高葡萄酒品质的建议三、数据收集与处理1.收集葡萄酒相关数据2.数据清洗与整理3.数据分析与挖掘四、葡萄酒价格预测模型构建1.选择适当的数据分析方法2.建立价格预测模型3.验证模型的准确性和有效性五、结果与讨论1.葡萄酒价格预测结果2.影响葡萄酒价格的因素分析3.提高葡萄酒品质的建议六、结论1.数学建模在葡萄酒产业中的应用2.对葡萄酒产业发展的启示3.对未来葡萄酒产业发展的展望正文：一、背景介绍葡萄酒产业作为我国农业的重要组成部分，近年来得到了迅速发展。
然而，在葡萄酒市场繁荣的背后，也暴露出了许多问题，如葡萄酒品质良莠不齐、价格虚高等。
因此，如何运用数学建模方法对葡萄酒价格进行预测，以及分析影响葡萄酒价格的因素，对于提高葡萄酒品质和规范市场具有重要意义。
二、数学建模问题为了更好地了解葡萄酒市场，我们提出了以下数学建模问题：1.建立葡萄酒价格预测模型：通过收集和分析历史数据，预测未来葡萄酒价格的走势。
2.分析影响葡萄酒价格的因素：研究葡萄酒价格与生产成本、品牌、产区、市场需求等因素之间的关系。
3.提出提高葡萄酒品质的建议：结合分析结果，给出改进葡萄酒生产工艺、优化葡萄品种和提高产区知名度等方面的建议。
三、数据收集与处理为了构建葡萄酒价格预测模型，我们首先需要收集葡萄酒相关的数据。
这些数据包括葡萄酒的历史价格、生产成本、品牌、产区、市场需求等方面的信息。
在收集到数据后，我们进行数据清洗和整理，对缺失值、异常值等进行处理。
接着，我们利用数据分析与挖掘技术，对数据进行深入研究，为后续建立价格预测模型奠定基础。
四、葡萄酒价格预测模型构建在数据收集和处理的基础上，我们选择适当的数据分析方法，如时间序列分析、回归分析等，来构建葡萄酒价格预测模型。
2012年全国数学建模大赛 A题葡萄酒的评价
葡萄酒的评价摘要本文就影响葡萄酒的质量的因素进行了探究。
在问题一中，评酒员间存在评价尺度、评价位置以及评价方向等方面的差异，导致不同评酒员对同一酒样的评价差异很大，于是我们需要探讨两组评酒员的可信度。
对此，我们建立了单元素方差模型对其进行了显著性差异的判断，最后我们得出结论：两组评酒员的评价结果有显著性差异，并且第二组评酒员评价的结果更加可信。
在问题二中，我们首先将大量的数据进行了样本住分析塞选，大大减少了计算量，就红、白葡萄酒前17组样本葡萄酒的分数进行训练，由后十组的理性指标进行检验，也可检验俩个的准确性。
最后我们认为可以给酿酒葡萄分为一、二、三、四四个等级。
在问题三中，因为要讨论酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系，我们就其两者的重要理化指标进行了探讨，应用了回归模型将其各项重要指标进行了多元拟合处理，最后得出了葡萄酒和酿酒葡萄中的重要指标的等式关系。
在问题四中，我们首先利用了回归原理求得葡萄酒质量与葡萄酒和酿酒葡萄的理化指标之间的等式关系，由等式和图像细致的分析了葡萄酒和酿酒葡萄理化指标对葡萄酒质量的影响。
在一定范围内，理化指标的与葡萄酒的质量呈正相关，达到一定的量后呈现负相关趋势。
关键词：显著性差异判别主成分分析 BP神经网络回归模型1.问题的重述现今社会，随着人们生活水平的提高，人们对葡萄酒的质量要求也越来越高。
在确定葡萄酒质量的时候，一般聘请一批资深的评酒员进行评比，根据不同的指标所得的分数从而求得总分，以此确定葡萄酒的质量。
其中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程度上反映葡萄酒和葡萄的质量。
本题给出了3份材料，材料1是某一年份一些葡萄酒的评价结果，材料2和材料3分别给出了该年份这些葡萄酒和酿酒葡萄的成分数据。
我们必须解决以下问题：问题一：分析材料1中两组评酒员的评价结果是否有明显的差异，并且求出哪组评酒员的评价结果更可信。
问题二：根据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量对这些酿酒葡萄的品质进行分级。