1.2023全国大学生数学建模竞赛-E 题思路详解+Python代码源码解析
2.MATLAB数学建模教学（一） | 如何使用YALMIP检验数学模型的数学正确性？
3.2023全国大学生数学建模竞赛E题详解+Python代码源码(三)SARIMA模型
4.数学建模有人作弊吗？

2023全国大学生数学建模竞赛-E 题思路详解+Python代码源码解析

       全国大学生数学建模竞赛-E题：黄河水沙监测数据分析详解及Python代码解析

       竞赛爱好者们，E题解析来啦！建模博主有四年的何利建模经验，多次参赛并获奖，用源源码对模型原理和建模流程了如指掌。码数模何模型我承诺，学建微电商软件源码每场数模竞赛后，利用我会在专栏分享最新思路和免费代码，数学以帮助大家。建模今天，何利我们将一起分析黄河水沙监测数据，用源源码探索时序预测和数据处理技术。码数模何模型

       首要任务是学建理解E题，它关注黄河水含沙量与时间、利用水位和水流量的数学关系，以及预测近六年总流量和排沙量。首先，处理原始数据，呈现相关性矩阵，观察水位和流量与含沙量的正相关性。接着，利用时间序列分析识别趋势，后续将分享预估含沙量的代码更新。

       对于第二问，我们应用时序预测模型，怎么解析浏览器源码如季节性时序模型，这在数据具有季节性和循环波动特征时尤为适用。如果你对这类模型不熟悉，可以参考我的系列文章，深入理解并掌握时序预测技巧。

       在此过程中，我只需要你的支持，一个三连就足够了！请持续关注，获取更多实时的竞赛策略和代码分享。让我们共同进步，迎接数学建模的挑战！

MATLAB数学建模教学（一） | 如何使用YALMIP检验数学模型的正确性？

       为了帮助大家在数学建模竞赛中避免在模型构建阶段出错，本文将详细介绍如何使用YALMIP工具箱检验数学模型的正确性。文章将分为三个部分，帮助读者理解YALMIP工具箱的安装、常用函数及其在检验VRPTW模型合理性中的应用。

       首先，让我们了解YALMIP工具箱的安装过程。读者可以通过访问指定的网站，根据需求下载最新版本的YALMIP（推荐R版本），并将其解压至MATLAB安装目录下的toolbox文件夹中。成功安装后，在MATLAB命令行窗口输入“yalmiptest”并按回车键，分时主图压力支撑源码若出现特定界面，则表示安装成功。

       接下来，我们将探讨YALMIP工具箱的常用函数。YALMIP的使用包含了五个关键步骤：创建决策变量、设置目标函数、添加约束条件、参数配置以及求解问题。以一个简单问题为例，我们将这五个步骤串联起来进行演示。

       创建决策变量时，有三种常用方式：sdqvar()用于设置实型变量，intvar()用于设置整形变量，binvar()用于设置0-1变量。对于求解问题，使用x=sdqvar(1,2)创建实型变量x1和x2。

       设置目标函数时，若问题目标为最大值，则需要在目标函数前添加负号。例如，目标函数f=-(x(1)/x(2))。

       添加约束条件时，初始化为空数组F，然后逐个添加到F中。零起飞erp源码例如，添加约束条件F=[F;3<=x(1)<=5]、F=[F;1<=x(2)<=6]。

       参数设置可通过sdpsettings()函数实现，推荐使用该函数直接进行配置。

       最后，使用solvesdp()函数求解问题，同时使用double()函数将求解结果转换为实数。

       接下来，我们将运用YALMIP工具箱检验一个经典的VRPTW（车辆路径问题）数学模型的合理性。通过构建模型，读者将了解如何在MATLAB中实现VRPTW问题的求解。完成模型构建后，我们将在下期文章中分享具体的MATLAB源代码。

全国大学生数学建模竞赛E题详解+Python代码源码(三)SARIMA模型

       本文主要讨论如何利用SARIMA模型预测分析未来两年某水文站水沙通量的变化趋势，并为该站制定最优采样监测方案。SARIMA模型是处理具有季节性的平稳时间序列数据的有力工具，适用于描述周期性波动现象，如季节性时间序列数据。

       首先，本文回顾了平稳时间序列与白噪声序列的基本概念。平稳时间序列是指其统计特性不随时间变化的序列，而白噪声序列则是一种随机序列，各期方差一致。北京微信商城系统源码这些概念对于理解季节性时间序列的特性至关重要。

       接着，引入了季节时间序列模型（SARIMA），强调其在处理具有周期性波动的序列时的优越性。SARIMA模型在ARIMA模型的基础上加入了季节性成分，使得其能够更好地捕捉和预测季节性变化。

       在SARIMA模型定义中，包含季节自回归（SAR）、季节差分（Sd）、季节移动平均（SMA）三个关键参数。这些参数对于模型的拟合和预测至关重要。通过合适的参数选择和模型调优，SARIMA模型可以有效地预测未来数据。

       建模过程中，包括数据预处理、平稳性检验、参数选择与模型诊断等步骤。首先，对时间序列数据进行平稳性校验和季节性差分操作。若数据非平稳，则通过差分操作使其平稳。同时，利用季节性差分消除季节性影响。随后，通过时序图观察序列的季节性、趋势性与周期性。

       通过季节性分解（seasonal_decompose）可以将时间序列分解为趋势、季节性和残差三个部分，有助于直观理解数据特性。

       差分操作对于消除趋势和季节性有重要作用。通过自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图来估计模型参数，进而确定适当的p、d、q值。ADF检验用于验证时间序列的平稳性，若检验结果显著，表明序列平稳。

       基于以上步骤，可以建立SARIMA模型，实现对未来水沙通量的预测。模型建立后，需要进行诊断和调优，确保预测结果的准确性。最后，根据预测结果制定最优的采样监测方案，以确保既能及时掌握水沙通量的动态变化，又能有效控制监测成本。

       本文提供了一套完整的方法论和理论框架，用于解决实际问题中的季节性时间序列预测与优化监测方案。通过深入分析数据特性、选择合适的模型参数与优化策略，可以为水文站的水沙通量管理提供科学依据。

数学建模有人作弊吗？

       数学建模竞赛在提交论文时都要提交一份签名的保证书，确定遵守比赛规则。国赛在防止作弊方面做得非常到位，论文查重防止了过分摘抄文献和相互抄袭；论文答辩可以在某种程度上遏制论文代写；提交论文源代码，可以防止论文结果造假。

       数学建模竞赛的作弊问题，其实一直以来都有人想各种办法进行遏制，尽管永远不能彻底杜绝各种作弊现象，但是毕竟能尽量保持数学建模竞赛的公平性。总之一句话：抵制作弊，永远在路上。

广义上数学建模的作弊分为四种：一、抱大腿；二、寻求队外人员指导；三、论文抄袭；四、论文代写代做。

       首先说第一种，抱大腿。其实严格来讲这种情况并不能算作弊，但是抱大腿毕竟可以使一些水平低下的人获取短期利益，容易产生不公平，尽管不违规，但打酱油者的存在对队伍本身也是一种摧残。预防措施：与跟自己水平相当的人组队。

       然后说第二种，竞赛期间与队外人员交流，这是数学建模竞赛中最为普遍的现象。按照规定，指导老师是不能在比赛期间指导队伍的。但大多数学校并不遵守这一规则，指导老师往往参与其中，尽管参与程度有所不同，但或多或少影响了公平性，都是要抵制的。

       其实，在大多数高水平院校，指导老师对学生的指导几乎为0，最终看的还是自己的水平。但是一些水平相对较低的学校，基本上是一个老师指导一个队，老师做的有时候甚至比学生都多。

       其次是第三种，论文抄袭现象由来已久，也是最原始的作弊现象之一，但是近几年国赛成功地利用论文查重技术将此类论文拒之门外。

       最后是第四种，论文代写是很严重的学术不端行为。作为长期混迹数模圈的我，对于那些代做的水平真的不敢恭维，很多自己都没拿过什么奖，就去代做，有的人完全是骗钱的，根本不会给你认真写论文。因此，考自己的水平拿奖才是王道。

       无论国赛还是美赛，在提交论文时都要提交一份签名的保证书，确定遵守比赛规则。尽管这份保障十分无力，但在道德上也是有一定约束力的。近几年，国赛在防止作弊方面做得非常到位，论文查重防止了过分摘抄文献和相互抄袭；论文答辩可以在某种程度上遏制论文代写；提交论文源代码，可以防止论文结果造假。

       尽管还是有一些漏洞可钻，但整体已经比较规范。相比而言，美赛就比较自由开放，尽管也明确反对作弊，但估计是出于成本考虑，没有任何实质性的措施。

       最后，我想说两个比赛，一个是登峰杯的中学生数学建模竞赛（决赛），另一个是SAS中国高校数据分析大赛（初赛和决赛）。这两个比赛，都是在固定机房参赛，有监考老师，其中SAS大赛还断掉互联网，能够展示真正的学生水平。

       对于数学建模竞赛，完全把学生限制在机房参赛肯定失去了原本的本质。但我觉得也可以做成两轮赛制。初赛仍采用通讯竞赛，选拔决赛队伍。决赛采用封闭赛事，大家公平地再比一次，这样，可以大大提高数学建模奖项的含金量，降低偶然性。