1.2023全国大学生数学建模竞赛E题详解+Python代码源码(三)SARIMA模型
2.2023全国大学生数学建模竞赛-E 题思路详解+Python代码源码解析
3.毕业设计竞赛选题推荐 | 鸿蒙嵌入式物联网应用之智能垃圾桶项目实战（含文档及源码）
4.如何评价deepmind公布的竞赛可生成算法竞赛解题代码的alpha

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

       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。源码源码SARIMA模型是比赛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，竞赛如季节性时间序列数据。源码源码

       首先，比赛广告软件源码本文回顾了平稳时间序列与白噪声序列的竞赛基本概念。平稳时间序列是源码源码指其统计特性不随时间变化的序列，而白噪声序列则是比赛一种随机序列，各期方差一致。竞赛这些概念对于理解季节性时间序列的源码源码特性至关重要。

       接着，比赛引入了季节时间序列模型（SARIMA），竞赛强调其在处理具有周期性波动的源码源码序列时的优越性。SARIMA模型在ARIMA模型的比赛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）、slot源码实现季节移动平均（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、jquery源码.sizzle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引流钓鱼源码采样监测方案，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。

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！博主有四年的建模经验，多次参赛并获奖，对模型原理和建模流程了如指掌。我承诺，每场数模竞赛后，我会在专栏分享最新思路和免费代码，以帮助大家。今天，我们将一起分析黄河水沙监测数据，近邻app源码探索时序预测和数据处理技术。

       首要任务是理解E题，它关注黄河水含沙量与时间、水位和水流量的关系，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，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！

毕业设计竞赛选题推荐 | 鸿蒙嵌入式物联网应用之智能垃圾桶项目实战（含文档及源码）

       智能垃圾桶项目案例，采用华清远见鸿蒙基础套餐（Hi鸿蒙开发板）+雷达控制模块（含舵机）作为硬件平台。项目功能设计如下：

       1. **感应功能**：通过红外感应或微波感应技术，当有物体或手靠近感应区时，盖子自动开启，离开后自动关闭，实现无需手动或脚踩操作。

       2. **卫生与环保**：减少细菌传播，避免异味和蚊虫滋生，降低环境污染，通过自动关闭功能减少能耗。

       项目实现内容包括：人体与垃圾桶的距离感知、OLED显示屏状态显示、人体靠近时自动开启盖子，远离时自动关闭。

       技术点涉及：人体距离感知技术、OLED显示屏驱动、智能设备自动化控制。

       项目整体框架：硬件平台搭建、传感器与执行器连接、软件编程实现功能。

       硬件平台：FS-Hi鸿蒙开发板，配备丰富的板载资源与拓展模块，支持鸿蒙系统。

       开发板优势：适用于物联网教学、学生毕设、个人学习及竞赛，配套教程、视频课程与项目案例。

       项目源码与文档领取：添加小元老师微信号(yyzlab)，获取智能垃圾桶项目完整配套文档及源码，还有鸿蒙物联网开发板相关资料。

如何评价deepmind公布的可生成算法竞赛解题代码的alpha

       深思科技公布了一款能够生成算法竞赛解题代码的AI，名为AlphaCode。这一技术的出现引起了编程界的广泛关注与讨论。

       AlphaCode的挑战在于理解竞赛题目的本质，此过程在代码生成过程中需要频繁回顾题目文本的上下文信息。相较于代码查重、代码互译和代码自动补全等任务，生成算法竞赛代码对于理解题目的要求更为深入。

       在CodeForces平台，已有多个静态的AI代理，它们具备提交记录，但目前尚未参与实际比赛。期待它们像AlphaMaster一样，真实参赛并挑战Div2级别的赛事。未来，AI可能在编程竞赛中取代人类选手，这一趋势正在逐步形成。但关于是否调整比赛规则以适应AI参赛，目前尚无确切信息。

       开发团队为AlphaCode准备的训练集主要来源于CodeForces、CodeChef、Atcoder等公开平台的选手提交源代码。Vjudge等平台也可能成为AI训练数据的宝贵资源。

       当前，AI生成代码主要使用C++和Python两种语言，前者应用广泛，后者则展现出更高的正确率。这可能与Python语法相对统一，使得代码风格相似，易于生成高质量代码。

       未来，AlphaCode有望学习Atcoder的代码库，尤其是ATL模板的使用，这将显著提升其解题能力。相较于依赖动态规划、数学解题和构造题的AI，理解并掌握图论题和数据结构题对AI来说更为可行。Atcoder的代码库中还包含非官方的Python版本，这为AI学习提供更多便利。

       总之，AlphaCode等AI技术的出现，推动了编程竞赛领域的变革，促进编程技能的深化，同时也为出题者提供了新的思考角度，旨在考察参赛者的智能与创新，确保比赛的公平性和挑战性。