【2024研赛】【华为杯】2024 年研究生数学建模比赛思路、代码、论文助攻

💥💥💞💞【访问我的博客吧！

⛳️研赛及概况

2024A题：风电场有功功率优化调度

[ 2024华为杯A题参考论文代码

该资源提供的是2024年"华为杯"第38届中国研究生数学建模竞赛A题的完整参考论文代码包

 import numpy as np

    
  
    
 # 生成模拟的风机功率数据，带有10%的噪声
    
 true_power = np.random.uniform(3, 5, 100)  # 真值功率，单位：MW
    
 measured_power = true_power + np.random.uniform(-0.1, 0.1, 100) * true_power  # 带噪声的功率测量
    
  
    
 # 使用简单的卡尔曼滤波器来处理噪声
    
 def kalman_filter(measured_power, prev_estimated_power, prev_error_cov, process_noise=1e-2, measurement_noise=1e-1):
    
     kalman_gain = prev_error_cov / (prev_error_cov + measurement_noise)
    
     estimated_power = prev_estimated_power + kalman_gain * (measured_power - prev_estimated_power)
    
     error_cov = (1 - kalman_gain) * prev_error_cov + process_noise
    
     return estimated_power, error_cov
    
  
    
 prev_estimated_power = np.zeros(100)
    
 prev_error_cov = np.ones(100) * 1e-1
    
  
    
 for i in range(100):
    
     prev_estimated_power[i], prev_error_cov[i] = kalman_filter(measured_power[i], prev_estimated_power[i], prev_error_cov[i])
    
  
    
 print("滤波后的功率值: ", prev_estimated_power)
    
  
    
 # 延迟补偿 (假设存在最大10s的延迟)
    
 def compensate_delay(prev_data, delay_steps):
    
     return prev_data[-delay_steps]
    
  
    
 # 模拟存在通信延迟的功率分配 (假设10秒的延迟)
    
 delayed_power = compensate_delay(prev_estimated_power, 10)
    
 .............................
    
    
    
    
    
![](https://ad.itadn.com/c/weblog/blog-img/images/2025-08-17/1yhgAaRTKwlfNQEZiUdPqGjVMBvc.png)

2024C题：数据驱动下磁性元件的磁芯损耗建模

[ 2024华为杯C题代码

[获取资源文件路径]( "  " 《华为杯》C题代码])[《华为杯》C题参考资料

获取该资源地址：[( "《2024年华为杯C题参考资料》)

2024D题： 大数据驱动的地理综合问题

2024E题： 高速公路应急车道启用建模

[2024华为杯E题代码

官方下载地址：( "华为杯E题解决方案代码")[ 华为杯E题研究参考材料

" 2024年华为杯E题参考论文"

↓↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓ ​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓ ​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓ ​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓ ​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓ ​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓ ​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓​​​​​​​↓