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数学建模竞赛全面指南:华为杯国赛数学建模

2023-10-05 17:24

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👨‍💻作者简介: 大数据专业硕士在读,CSDN人工智能领域博客专家,阿里云专家博主,专注大数据与人工智能知识分享。
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➡️数学建模入门导图:

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1️⃣数模比赛论文模版/资料推荐: 链接


数学建模三大模型


1、预测模型

预测模型:神经网络预测、灰色预测、拟合插值预测(线性回归)、时间序列预测、马尔科夫链预测、微分方程预测、Logistic 模型等等。
应用领域:人口预测、水资源污染增长预测、病毒蔓延预测、竞赛获胜概率预测、月收入预测、销量预测、经济发展情况预测等在工业、农业、商业等经济领域,以及环境、社会和军事等领域中都有广泛的应用。

2、优化模型

优化模型:规划模型(目标规划、线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划)、图论模型、排队论模型、神经网络模型、现代优化算法(遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、禁忌搜索算法)等等。

应用领域:快递员派送快递的最短路径问题、水资源调度优化问题、高速路口收费站问题、军事行动避空侦察的时机和路线选择、物流选址问题、商区布局规划等各个领域。

3、评价模型

评价模型:模糊综合评价法、层次分析法、聚类分析法、主成分分析评价法、灰色综合评价法、人工神经网络评价法等等。

应用领域:某区域水资源评价、水利工程项目风险评价、城市发展程度评价、足球教练评价、篮球队评价、水生态评价、大坝安全评价、边坡稳定性评价。


模型总结

注:此部分总结参考:https://github.com/BetterBench/Math_Model

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Sklearn学习资料


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✨数学建模作用


1️⃣个人奖励: 保研加分、评省政府、国家奖学金加分!

2️⃣能力提升: 培养学习解决问题和团队配合的能力,通过短时间内快速学习及团队讨论,能够潜移默化的影响一个人思考问题的逻辑方式、解决问题的方式。

3️⃣扩展眼界: 认识全国高校很多大牛,跳出自己的舒适圈,激励自己能做很多正确的决定和事情。


⭐ 赛事介绍


华为杯全国研究生数学建模竞赛是由华为公司主办的一项面向全国研究生的数学建模竞赛。该竞赛旨在通过实际问题的建模和解决,培养研究生的创新能力和团队合作精神,推动科技创新和应用。华为杯竞赛分为初赛和决赛两个阶段。初赛阶段,参赛团队需要在规定时间内完成一道实际问题的建模和解答,并将答案提交给评委进行评审。初赛的题目通常涉及到实际生活中的问题,如交通、环境、经济等领域,要求参赛团队能够运用数学和计算机技术进行问题分析和求解。

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赛事报名地址https://cpipc.acge.org.cn/cw/hp/4


😊丰富经验,斩获多项大奖


各位数学建模爱好者和竞赛小伙伴们,华为杯竞赛和数学建模国赛即将拉开帷幕。也许你正为这激烈的竞争而感到焦虑,担心自己是否能在比赛中游刃有余,一飞冲天。不用担心,因为我将为你提供全方位的帮助,让你在比赛中脱颖而出!

我是一名数学建模领域的专业导师,拥有超过6年的经验,并斩获了众多的比赛奖项。我的获奖率高达95%,参与的比赛含金量也极高。这些荣誉不仅帮助我顺利获得了研究生国家奖学金和申博,更让我对于建模竞赛有了深刻的理解和独到的见解。

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✨专业指导,助你夺冠


如果你还未准备好迎战竞赛,或者想要在比赛期间得到思路、求解、写作和获奖等方面的指导,不要犹豫,联系我吧!我将竭诚为你提供最优质的帮助。无论你是初次接触建模还是已经有一定基础,我能根据你的实际情况制定个性化的学习计划,确保你取得优异的成绩。

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🎉服务项目包括但不限于:


  1. 竞赛思路指导: 深入剖析比赛题目,为你提供启发式的解题思路和方法。
  2. 模型求解支持: 在研究建模过程中,我将与你密切合作,提供实时的解决方案支持。
  3. 报告写作辅导: 为你提供报告撰写的技巧和范例,让你的论文脱颖而出。
  4. 获奖策略分享: 分享我的成功经验,助你获得更多竞赛荣誉。

🎉参与辅导,你将获得的优势:


  1. 专业经验: 我在数学建模领域有着丰富的经验和深入的知识储备,能够为你提供准确、高效的指导。
  2. 个性化辅导: 我会根据你的实际情况量身定制学习计划,帮助你充分发挥优势,弥补短板。
  3. 实时支持: 在比赛期间,我将与你保持密切联系,及时解答疑问,确保你的进展顺利。
  4. 成功保障: 我的指导将大大增加你在竞赛中获胜的几率,让你更接近冠军荣誉!

不论你是想找到竞赛的解题思路,还是希望拿下冠军夺得荣誉,我跟我的团队都能提供最专业的指导和最贴心的支持。让我们携手并肩,一同迎接数学建模的挑战,开创属于你的辉煌篇章!期待着与你合作,为你的未来助力!

如果你有任何疑问或需要帮助,请随时通过以下方式联系我:

上述指导联系方式,微信:Turns888888

参考资料:
1.sklearn中文文档
2.十分钟上手sklearn
3.Python机器学习笔记:sklearn

来源地址:https://blog.csdn.net/qq_36816848/article/details/132830774

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