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2024第二十一届华为杯研究生数学建模竞赛A题思路解析及代码

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比赛开始后尽快更新思路与代码

注:助力内容包括原创中文版参考论文+代码程序,免费赠送其他博主的思路或者参考论文。 预计每个链接更新两次,第一次赠其他团队的进阶思路参考等;第二次更新直接上传对应原创参考论文、程序及数据等,精力有限一次只能针对一个题做;

[待审状态中,请密切关注]
[文档信息:] 实时更新内容

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选题建议及分析简述:

---------(!!2024已更新,会优先更新D和E题!!) ----------

选题建议及分析简述:除A/B华为专项难度为 D=E<C<F

比赛开始后尽快更新~陪你们一起奋战!

_A\B是华为专项: 鼓励有自信心的同学参与挑战。后续将提供解决方案及相关代码资料。

C题:数据驱动下的磁性元件磁芯损耗建模——物理建模

D题:大数据驱动的地理综合问题(数学分析与统计学)

建议大家可以通过这些算法来辅助建模与求解问题。具体来说,例如时空数据分析方法包括时空克里金插值和时间序列分析等;涉及地理大数据处理与可视化的相关技术包括GIS、QGIS和ArcGIS等工具;在机器学习模型中常见的有随机森林算法和时间序列预测模型等。

E题:关于高速公路应急车道紧急启用模型的研究(基于大数据与数据分析) :这是一个常见的题目类型,在众多领域都可能涉及。
研究者可以从借鉴网络上的创新思路出发,在撰写一篇条理清晰的学术论文中获得参与机会。
然而要取得较高奖项通常需要提出独特的创新想法并辅以精美的可视化效果。
在数学建模竞赛中专为你们这一领域设计的比赛题目。

推荐方案:包含以下几种核心技术:第一类是基于LWR预测模型和元胞动态模拟系统的交通流量预测系统;第二类是采用数据分析与预警系统的 数据统计与预警模块;第三类是结合智能优化方案的应急车道决策系统;第四类则是运用视频分析技术实现的 交通流参数提取工具

_F题:X射线脉冲星光子到达时间建模(难度较大, 对专业知识有一定要求): 尽管属于常见类型的物理竞赛题目, 但要求掌握较多相关的知识点. 数值计算环节还需要运用包括轨道动力学模型(主要用于卫星位置预测)、时空转换机制的相关理论分析以及建立星体光变序列的统计规律性分析. 泊松过程适用于描述光子到达时间间隔的概率分布特性分析. 题目提供的文献需进行精心筛选, 考虑到题目难度较大且对专业知识有一定要求的前提下, 在参与时应充分考虑自身条件与竞赛需求之间的匹配度. 建议具备较强专业背景的同学选择此赛题.

---------------------AAAAAAAA成品参考论文AAAAAAAAA------------

_A\B是华为专项:** 鼓励有自信心的同学去挑战。之后提供解题思路及相关的代码资源作为学习辅助材料。

以下为部分代码

复制代码
  
    
 ...............请重新编辑.............
    
 import numpy as np
    
 from numpy.linalg import norm
    
 import random
    
  
    
 def dft_matrix(N):
    
     i, j = np.meshgrid(np.arange(N), np.arange(N))
    
     omega = np.exp(-2 * np.pi * 1j / N)
    
     W = np.power(omega, i * j) 
    
     return W / np.sqrt(N)
    
  
    
 def diagonal_matrix(N, k):
    
     D = np.zeros((N,N))
    
     D[k,k] = 1
    
     return D
    
  
    
 def matrix_decomposition(F, iters=100):
    
     N = F.shape[0]
    
     D = [diagonal_matrix(N,k) for k in range(N)]
    
     
    
     best_D = D.copy()
    
     min_error = np.inf
    
     
    
     for i in range(iters):
    
     random.shuffle(D)
    
     approx = np.identity(N)
    
     for d in D:
    
         approx = np.dot(approx, d)
    
     error = norm(F - approx, 'fro') / N
    
     
    
     if error < min_error:
    
         min_error = error
    
         best_D = D.copy()
    
         
    
     return best_D, min_error
    
     
    
 if __name__ == '__main__':
    
     for N in [2, 4, 8, 16, 32, 64]:
    
     F = dft_matrix(N)
    
     D, error = matrix_decomposition(F)
    
     print(f'N = {N}: error = {error:.4f}, complexity = {len(D)}')
![](https://ad.itadn.com/c/weblog/blog-img/images/2025-08-18/25eamcgrfFjKByDkdo67PupUlnX1.png)

.详细见后方链接等

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可能老粉会了解吧?我的想法就是助力成长嘛!有时分享完之后就会对应地完成相应的模型哦(尤其是帮助同门师兄妹的情况下)。为了防止各位受骗呢?因为有其他事情影响了我这段时间的工作安排嘛!所以我会努力保证在比赛期间尽可能更新自己的思路。

可能老粉会了解吧?我的想法就是助力成长嘛!有时分享完之后就会对应地完成相应的模型哦(尤其是帮助同门师兄妹的情况下)。为了防止各位受骗呢?因为有其他事情影响了我这段时间的工作安排嘛!所以我会努力保证在比赛期间尽可能更新自己的思路。

注:2024.9.21 更新,有许多同学私信我说希望发一些论文模板等资料和进度分享,有时间的话会在里边上传一些资料、回答问题** 文档更新:**实时更新内容

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