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，学建视频网站源码带播放器每场数模竞赛后，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，Linux内核kvm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，History.js 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。hadoop spark源码分析例如，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。js 饼 图 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。