数学建模汇总

模型汇总

数学建模算法汇总

数据分析

数据的统计描述和分析

数据处理

用Python进行数据挖掘(数据预处理)
Python机器学习库SKLearn:数据预处理
在Python中进行数据清洗和预处理缺失值处理缺失值补全

灵敏度分析

研究与分析一个系统(或模型)的状态或输出变化对系统参数或周围条件变化的敏感程度的方法。它通过改变模型中的一个或多个输入参数,观察输出结果的变化情况,来评估模型对于输入参数的敏感性。

一般用在线性规划模型
深入理解灵敏度分析与鲁棒性分析:技术实践与应用

绘图

【数学建模绘图系列教程】:一、图表类型和工具选择
使用matplotlib绘制柱状图

热力图

用 seaborn 绘制

相关性矩阵

数据可视化之热力图&相关系数图(原理+Python代码)

模型评价

灵敏度分析、模型检验和误差分析、模型的评价改进和推广

python 复制代码
from pulp import *

# 创建一个线性规划问题
prob = LpProblem("Maximize_Profit", LpMaximize)

# 定义决策变量
x = LpVariable.dicts("Area", [(i, j) for i in range(num_fields) for j in range(num_crops)], 0, None)
y = LpVariable.dicts("Area_Greenhouse", [(k, l) for k in range(num_greenhouses) for l in range(num_crops)], 0, None)

# 定义目标函数
profit = lpSum([prices[j] * yields[j] * x[i, j] for i in range(num_fields) for j in range(num_crops)])
profit += lpSum([prices[l] * yields[l] * y[k, l] for k in range(num_greenhouses) for l in range(num_crops)])
prob += profit

# 添加约束条件
for i in range(num_fields):
    prob += lpSum([x[i, j] for j in range(num_crops)]) <= field_areas[i]

for k in range(num_greenhouses):
    prob += lpSum([y[k, l] for l in range(num_crops)]) <= greenhouse_area

# 求解模型
prob.solve()

# 打印结果
for v in prob.variables():
    print(f"{v.name} = {v.varValue}")

print(f"Total Profit = {value(prob.objective)}")
python 复制代码
from pulp import *
import numpy as np

# 创建线性规划问题
prob = LpProblem("Maximize_Profit", LpMaximize)

# 定义参数(示例)
fields = range(34)
crops = range(10)  # 假设有10种作物
greenhouses = range(16)
years = range(2024, 2031)

# 假设的数据
areas = {i: 1201/34 for i in fields}  # 每个地块的面积
prices = {j: 10 + 0.5 * j for j in crops}  # 作物价格(示例)
yields = {j: 2 + 0.1 * j for j in crops}  # 作物亩产量(示例)
costs = {j: 5 + 0.3 * j for j in crops}  # 作物种植成本(示例)

# 定义决策变量
x = LpVariable.dicts("Area_Field", [(i, j, t) for i in fields for j in crops for t in years], 0, None)
y = LpVariable.dicts("Area_Greenhouse", [(k, j, t) for k in greenhouses for j in crops for t in years], 0, None)

# 目标函数
profit = lpSum([prices[j] * yields[j] * x[i, j, t] - costs[j] * x[i, j, t] for i in fields for j in crops for t in years])
profit += lpSum([prices[j] * yields[j] * y[k, j, t] - costs[j] * y[k, j, t] for k in greenhouses for j in crops for t in years])
prob += profit

# 添加约束条件
for i in fields:
    for t in years:
        prob += lpSum([x[i, j, t] for j in crops]) <= areas[i]

for k in greenhouses:
    for t in years:
        prob += lpSum([y[k, j, t] for j in crops]) <= 0.6  # 每个大棚的面积为0.6亩

# 求解模型
prob.solve()

# 打印结果
for v in prob.variables():
    print(f"{v.name} = {v.varValue}")

print(f"Total Profit = {value(prob.objective)}")
相关推荐
FanXing_zl1 天前
自动控制原理知识地图:舵轮、路径与导航图
数学建模·自动控制原理
smppbzyc6 天前
2025年亚太杯(中文赛项)数学建模B题【疾病的预测与大数据分析】原创论文讲解(含完整python代码)
python·数学建模·数据分析·数学建模竞赛·亚太杯数学建模·亚太杯
蓝桉(努力版)6 天前
MATLAB可视化5:华夫图(饼图的平替可以表示种类的分布,附有完整代码详细讲解)(求个关注、点赞和收藏)(对配色不满意可以自己调节配色,附调色教程)
开发语言·数学建模·matlab·信息可视化·matlab可视化
wyiyiyi6 天前
【笔记分享】集合的基数、群、环、域
人工智能·笔记·算法·数学建模·学习方法·抽象代数
dongzhenmao6 天前
P1484 种树,特殊情形下的 WQS 二分转化。
数据结构·c++·windows·线性代数·算法·数学建模·动态规划
Better Rose7 天前
【2025 年第十五届 APMCM数学建模竞赛】B题 问题一、二模型建立与求解
数学建模
DesolateGIS9 天前
数学建模:非线性规划:凸规划问题
数学建模·matlab
zhangfeng11339 天前
景观桥 涵洞 城门等遮挡物对汽车安全性的影响数学建模和计算方法,需要收集那些数据
数学建模·汽车
Better Rose11 天前
数学建模从入门到国奖——备赛规划&优秀论文学习方法
数学建模·学习方法
孤狼warrior11 天前
灰色预测模型
人工智能·python·算法·数学建模