数学建模

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2024年MathorCup数学建模A题移动通信网络中PCI规划问题解题全过程文档加程序物理小区识别码(PCI)规划是移动通信网络中下行链路层上，对各覆盖小区编号进行合理配置，以避免PCI冲突、PCI混淆以及PCI模3干扰等现象。PCI规划对于减少物理层的小区间互相干扰(ICI)，增加物理下行控制信道(PDCCH)的吞吐量有着重要的作用，尤其是对于基站小区覆盖边缘的用户和发生信号切换的用户，能有效地降低信号干扰，提升用户的体验。在一个移动通信系统中，PCI的数量是十分有限的，但实际网络中小区的数量巨大，因此必须对PCI进行复用，这就带来了PCI资源的合理复用配置的问题。错误的PCI配置

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2024年数维杯数学建模C题天然气水合物资源量评价解题全过程论文及程序天然气水合物（Natural Gas Hydrate/Gas Hydrate）即可燃冰，是天然气与水在高压低温条件下形成的类冰状结晶物质，因其外观像冰，遇火即燃，因此被称为“可燃冰”。天然气水合物分布于深海或陆域永久冻土中，其燃烧后仅生成少量的二氧化碳和水，污染远小于煤、石油等，且储量巨大，因此被国际公认为石油等的接替能源。作为一种高效的清洁后备能源，天然气水合物受到发达国家和能源缺乏国家的高度重视，然而要实现产业化仍存在水合物的资源勘探、空间分布定位、资源量的评价、产量的经济评估和对气候变化影响评价等一

自动驾驶背后的数学：ReLU，Sigmoid, Leaky ReLU, PReLU,Swish等激活函数解析随着自动驾驶技术的飞速发展，深度学习在其中扮演着至关重要的角色。而激活函数作为神经网络中的关键组件，直接影响着模型的性能和效果。前面几篇博客自动驾驶背后的数学：特征提取中的线性变换与非线性激活 , 「自动驾驶背后的数学：从传感器数据到控制指令的函数嵌套」—— 揭秘人工智能中的线性函数、ReLU 与复合函数中，非线性激活函数举例只讲到了ReLU 函数。本文将深入探讨自动驾驶中常见的激活函数，包括 ReLU、Sigmoid、Leaky ReLU、PReLU 和 Swish，解析它们的数学原理、应用场景及

异步编程与流水线架构：从理论到高并发目录一、异步编程核心机制解析1.1 同步与异步的本质区别1.1.1 控制流模型1.1.2 资源利用对比

2.2 求导法则

自动驾驶系统的车辆动力学建模：自行车模型与汽车模型的对比分析在自动驾驶系统的车辆动力学建模中，自行车模型（Bicycle Model）和更复杂的汽车模型（如双轨模型或多体动力学模型）各有其适用场景和优缺点。以下是两者的详细对比及选择原因解析：

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【数学建模】最大最小值模型详解在数学建模中，最大最小值模型是一类非常基础且实用的模型，它们在资源优化配置、工程设计、经济决策等众多领域有着广泛应用。本文将详细介绍最大最小值模型的基本概念、数学表达、求解方法以及实际应用案例。

【数学建模】Lingo 18.0及其安装教程（保姆级）Lingo的特色在于内置建模语言，提供十几个内部函数，可以允许决策变量是整数（即整数规划，包括 0-1 整数规划），方便灵活，而且执行速度非常快。能方便与EXCEL，数据库等其他软件交换数据。目前Lingo18.0为最新版本。

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【数学建模】模糊综合评价模型详解、模糊集合论简介模糊综合评价法(Fuzzy Comprehensive Evaluation, FCE)是一种基于模糊数学的综合评价方法，它根据模糊数学的隶属度理论，将定性评价转化为定量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象进行综合评价。1

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2024年数维杯数学建模A题多源机会信号建模与导航分析解题全过程论文及程序（一）问题背景尽管全球卫星定位系统下的定位导航技术已成熟，但考虑到室内、隧道、建筑密集区等复杂环境或全球卫星定位系统被毁失灵等突发场景，会发生全球卫星定位系统拒止情况，无法有效定位导航。因此，需要发展基于新型信号的自主定位导航方法，机会信号导航是目前一种可行的自主导航技术。机会信号是指存在于空间域中的各类无线电信号，具有不同的频段。在多个发射源发射多种机会信号（机会信号中均带有发射源位置信息、发射时间信息）的场景下，考虑接收飞行器的自主导航解算问题，即：飞行器根据接收到的机会信号信息，通过飞行器机载

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【数学建模】多目标规划模型：原理、方法与应用在现实世界中，决策问题往往涉及多个相互冲突的目标。例如，企业希望同时最大化利润和市场份额，同时最小化成本和环境影响。多目标规划(Multi-objective Programming, MOP)正是为解决这类问题而设计的数学模型和优化方法。本文将全面介绍多目标规划的基本概念、主要求解方法以及应用场景。

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扩展卡尔曼滤波x k = f ( x k − 1 , u k − 1 , w k − 1 ) / / 状态方程 − − − − z k = h ( x k , v k ) / / 观测方程 x_k=f(x_{k-1},u_{k-1}, w_{k-1}) // 状态方程\\ ----\\ z_k=h(x_k, v_k) //观测方程 xk=f(xk−1,uk−1,wk−1)//状态方程−−−−zk=h(xk,vk)//观测方程

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今日行情明日机会——20250321结合2025年3月21日盘面数据（涨停56家，跌停31家），市场呈现结构性分化行情，海洋经济成为绝对主线，机器人概念局部活跃，人工智能表现较弱。以下是具体方向与策略建议：

数学建模：MATLAB卷积神经网络卷积神经网络是一种处理具有网格结构数据的深度学习模型，由输入层、卷积层、池化层、全连接层、输出层组成。

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【数学建模】主成分分析（PCA）算法在数学建模中的应用在数学建模和数据分析领域，我们经常面临高维数据处理的挑战。当变量数量众多时，不仅计算复杂度增加，变量之间的相关性也会使问题变得难以理解。主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）作为一种经典的降维技术，能够有效地解决这些问题，帮助我们提取数据中最重要的特征。

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【数学建模】灰色关联分析模型详解与应用在数据分析领域，我们经常面临样本量少、信息不完全、数据不确定性高的情况。传统的统计方法在这种情况下往往难以发挥作用，而灰色系统理论及其衍生的灰色关联分析模型则为解决此类问题提供了有效工具。1 本文将详细介绍灰色关联分析的基本原理、计算步骤和应用场景，并通过实例展示其实际应用。

自动驾驶AEB误触发率评估的必要测试里程估计在自动驾驶系统中, 自动紧急制动 (AEB) 的误触发率 (False Trigger Rate) 是关乎安全性与用户体验的核心指标. 然而, 实车道路测试面临两个核心矛盾:

2025年优化算法：人工旅鼠算法(Artificial lemming algorithm，ALA)人工旅鼠算法(Artificial lemming algorithm，ALA)是发表在中科院二区期刊“ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW”（IF：11.7）的2025年智能优化算法

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数学建模第三节目录前言一钻井布局问题第一问分析第二问分析总结这里讲述99年的钻井布局问题，利用这个问题讲述模型优化，LINGO，MATLAB的使用