2024年数维杯数学建模竞赛赛题浅析——助攻快速选题

赛题浅析

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| 题目 | 目复杂度 | 赛题难度 | 主要涉及模型 | 求解编程复杂度 | 综合评价 |
| A题: 多源机会信号建模与导航分析 | 高 | 高 | 信号处理模型、非线性优化、几何定位、误差分析 | 高,涉及到多源信号的同步、处理及实时计算,需要优化算法和高效数据处理 | 高 |
| B题: 生物质和煤共热解问题的研究 | 中 | 中 | 统计分析、实验设计分析、回归模型、优化模型 | 中,需要处理实验数据,进行参数估计和优化计算,涉及数据的可视化和交互效应分析 | 低 |
| C题: 天然气水合物资源量评价 | 高 | 高 | 地质统计模型、概率模型、体积法计算、优化模型 | 高,涉及大量的地质数据分析,概率分布的计算和多变量统计分析 | 中 |

A题:多源机会信号建模与导航分析

题目分析:

问题背景:在无法使用全球卫星定位系统的情况下,需要通过多源机会信号进行自主导航。

信号分类:机会信号分为五类------TOA、TDOA、DFD、AOA、RSSI。

具体任务:

  1. 建立各类机会信号的数学模型,并讨论确定飞行器位置所需的最少信号个数。

  2. 设计飞行器实时位置的估计方法,并提供定位结果。

  3. 建立机会信号的实时筛选方法,筛选出偏差较大的信号。

  4. 分析信号的随机性偏差和常值飘移,设计筛选方法,提供定位结果。

技术要求和挑战:

需要精通信号处理和定位技术。

能够处理信号干扰和数据偏差。

数学建模需要对复杂信号有深刻理解和处理能力。

B题:生物质和煤共热解问题的研究

题目分析:

问题背景:探讨生物质与煤的共热解技术,这是一种潜在的能源转换技术。

具体任务:

  1. 分析正己烷不溶物(INS)对热解产率的影响。

  2. 研究正己烷不溶物和混合比例的交互效应。

  3. 建立模型优化共解热混合比例。

  4. 分析共热解组合的产物收率实验值与理论计算值的差异。

  5. 建立模型预测热解产物产率。

技术要求和挑战:

需要熟悉化学工程、热解过程和化学分析。

对实验数据的分析和建模能力需高。

C题:天然气水合物资源量评价

题目分析:

问题背景:天然气水合物作为一种高效的清洁后备能源,其资源量评估对未来能源开发极为重要。

具体任务:

  1. 确定天然气水合物资源分布范围。

  2. 研究资源参数的概率分布及变化规律。

  3. 给出资源量的概率分布估计。

  4. 讨论如何安排额外的钻孔位置以优化资源勘探。

技术要求和挑战:

需要地质学、统计学和概率论的深刻知识。

能够处理和解析大量地质和勘探数据。

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