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原创 【B题完整论文】2025华东杯B题完整论文|国奖学长制作（无偿分享）

随着服装制造业竞争的加剧，生产效率的提升成为企业发展的关键。本研究针对成衣制造厂工序安排问题，通过数学建模优化工人分配、工序调度和技能培训策略，以最大化生产效率和经济效益。研究基于三条相同流水线的生产数据，综合考虑工序所需人数、工人技能分布、工作效率、故障率以及培训成本等因素，设计了多目标优化模型。针对问题一，首先构建了基于线性规划的优化模型，将工人技能、工序需求和故障处理纳入统一框架。模型以总利润最大化为目标，包含产品收入、培训成本和故障损失三个部分。

原创 【D题解题思路②】2025深圳杯&东三省数模D题详细解题思路+可运行代码参考（无偿分享)

犯罪现场法医物证鉴定是关系到国家安全、公共安全、人民生命财产安全和社会稳定的重大问题。目前法医物证鉴定依赖DNA分析技术不断提升。DNA检验的核心是STR（Short Tandem Repeat，短串联重复序列）分析技术，STR的核心序列重复次数存在个体差异多态性，因此STR也被称为细胞的DNA指纹。STR基因座是染色体上一个特定的物理位置，等位基因是同一基因座上不同表现形式的DNA序列。

原创 【B题解题思路②】2025五一杯|国奖学长制作（免费分享)

第三、随后基于挖掘的特征规律，选择岭回归（L2正则化抑制多重共线性）或Lasso回归（L1正则化实现特征稀疏化）建立A到B的映射模型，利用交叉验证优化正则化参数，平衡模型复杂度与泛化能力。问题2要求对矿山监测数据（1000×10000）进行压缩、还原任务，可以考虑的方法包括PCA、自编码器、压缩感知等，基于压缩感知的求解思路如下：第一、检验原始数据在小波域、傅里叶域等是否存在稀疏性；整个问题的模型主要可以分为四大块：数据​降维模型，数据去噪模型​，数据压缩与还原模型，高精度拟合模型。

原创 【C题解题思路】2025华东杯C题解题思路+可运行代码参考（无偿分享）

在特征构建层面，可以引入多类结构化特征，例如价格统计特征（均值、极差、波动率）、成交量/持仓量变化趋势、技术指标（如MACD、RSI、布林带宽度）等，辅以时间类变量（如分钟数、交易日内相对位置、节假日标记），以捕捉价格微观结构的演化规律。在完成特征构建与模型训练后，为了检验所建模型在实际金融预测任务中的适用性，我们需对预测结果进行多角度的系统性评估与可视化分析，重点关注模型在方向判断、涨跌幅度控制、误差分布结构等方面的表现。本题旨在根据1分钟级别的期货主力合约数据，预测未来30分钟的价格涨跌幅。

原创 【A题解题思路】2025五一杯数学建模A题解题思路+可运行代码参考（无偿分享）

首先，主路车流量是所有汇入主路的支路车流量的总和，因此，支路1和支路2的车流量应当和主路车流量之间存在一定的函数关系。由于问题1中的支路车流量呈现一定的规律性，支路1和支路2的车流量分别是线性增长和先增长后减少，我们可以通过构建线性函数和分段线性函数来描述这两条支路的车流量变化趋势。问题1的核心任务是通过主路3的车流量数据推测支路1和支路2的车流量。支路1的车流量呈现线性增长趋势，可以通过线性函数来建模，而支路2的车流量变化更为复杂，先是线性增长后再线性减少，因此，需要使用分段函数来拟合。

原创 【B题解题思路】2025五一杯|附可运行代码参考（无偿分享)

进一步建立数据还原模型，将降维后的数据进行还原，分析降维和还原对数据质量的影响，提供还原数据的准确度（MSE不高于0.005）和误差分析。PSO的基本思想是：每个粒子代表一个超参数组合（如SVR中的惩罚参数和核函数宽度），粒子根据适应度函数（即模型的拟合优度R^2）调整位置，从而寻找最优超参数。之间关系的数学模型，设计使得数学模型拟合优度尽可能高的参数自适应调整算法，并给出自适应参数与数学模型拟合优度的相关性分析，计算模型的平均预测误差，评估模型的稳定性和适用性。

原创 【B题解题思路】2025华东杯B题解题思路+可运行代码参考（无偿分享）

在问题二中，我们旨在通过最优的工人分配与培训策略，使成衣厂在4周生产周期内的总利润最大。由于目标函数难以解析建模，变量组合巨大，传统线性规划难以适用，因此本题引入粒子群优化算法（PSO），以粒子编码方式表达工人调度与培训策略，通过迭代更新粒子位置和速度，在满足约束的前提下高效搜索最优解，最终实现利润最大化并为敏感性分析提供数据支持。），以粒子编码方式表达工人调度与培训策略，通过迭代更新粒子位置和速度，在满足约束的前提下高效搜索最优解，最终实现利润最大化并为敏感性分析提供数据支持。周生产周期内的总利润最大。

原创 【C题解题思路】2025五一杯|附可运行代码参考（无偿分享)

注：该内容由“数模加油站”原创，无偿分享，可以领取参考但不要利用该内容倒卖，谢谢！在问题一中，核心任务是基于2024年7月11日至7月20日的用户行为数据，预测7月21日各博主的新增关注数。该问题本质上是一个时间序列驱动下的用户行为转化预测问题。由于题干说明点赞、评论、关注都意味着内容已被观看，因此用户行为存在显著的链式转化关系，可视为“兴趣-参与-转化”的路径链。我们可以通过构建用户-博主交互矩阵，对每种行为进行统计建模，提取用户对某博主的活跃度趋势、最近行为频率、行为序列模式等特征，再利用机器学习回归模

原创 【B题解题思路】2025深圳杯&东三省数模B题解题思路+可运行代码参考（无偿分享)

为了衡量颜色转换中的误差，我们采用CIE ΔE（色差）作为损失函数。ΔE值用于衡量两种颜色在视觉上的差异，值越小，表示两种颜色越相似。在本问题中，我们希望最小化ΔE值，从而实现RGB到CIE1931的精准转换。ΔE的计算公式如下：其中，和分别是转换前和转换后的XYZ色彩空间坐标。为了解决色彩损失问题，我们将ΔE作为目标函数，并通过优化算法来调整转换矩阵的参数，使得ΔE最小化。转换损失的优化问题可以表示为：其中，和分别为原始图像颜色和通过转换矩阵转换后的颜色，表示欧几里得距离。

原创 【A题解题思路】2025深圳杯&东三省A题解题思路+可运行代码参考（无偿分享）

在问题一中，我们面对的是一个典型的异质结构等效物理参数估计问题。由于这种结构具有周期性排列的焊球与层状结构，因此可以将其视为非均质复合材料系统，从材料力学的角度出发，通过等效材料理论对其力学与热学响应进行简化建模。在建模过程中，我们可以抽取穿过结构角点沿对角线方向的代表性路径，建立一维或二维的周期单胞模型，并运用串联与并联规则混合法来估计等效杨氏模量和热膨胀系数。考虑到该结构在热疲劳下主要表现为角点失效，还可以进一步基于板壳理论，从弹性弯曲刚度公式出发，推导等效弯曲模量，构建更贴近物理现实的应力分析模型。

原创 【A题解题思路】2025华东杯A题解题思路+可运行代码参考（无偿分享）

通过数学建模与粒子群优化算法，我们成功地优化了运动员在助滑坡上的姿势，达到了提高起跳速度的目的。此模型为跳台滑雪的技术分析提供了一种新的思路，并为实际训练中的技术改进提供了理论依据。通过优化空气阻力和运动员的姿势，运动员可以在比赛中最大化起跳速度，从而提高整体表现。

原创 【D题解题思路】2025深圳杯&东三省D题解题思路+可运行代码参考（无偿分享）

此外，为了克服数据中的波动性和测序误差，可以引入概率模型或基于聚类的方法，如使用高斯混合模型（GMM）在height维度上分析不同峰值类别的聚集情况，进一步通过信息准则（如AIC或BIC）选择最优的人数估计。STR图谱中每个峰的height反映了该等位基因对应DNA片段的相对丰度，理论上，其值应与该等位基因所属个体的贡献比例成正比。本题的目标是：在已知贡献者人数的前提下，依据附件2中多个不同混合比例样本的STR峰高数据，建立数学模型以识别每位贡献者在样本中所占的混合比例，进而提升后续基因型推理的准确性。

原创 2025五一杯数学建模ABC题赛题已出

原创 2025华东杯ABC题赛题已出速拿

[速拿]2025华东杯ABC题赛题已出

原创 2025年MathorCup数学应用挑战赛【A题1-4问】建模与求解

然后将核积分算子替换为注意力和傅里叶空间中定义的卷积算子：然后应用卷积定理，得到：

原创 2025年MathorCup数学应用挑战赛【B题完整论文】附参考代码（免费分享）

摘。

原创 2025年MathorCup数学应用挑战赛【D题完整论文】附参考代码（免费分享）

本文聚焦于构建城市物流末端调度智能优化模型，评估在货量波动、资源有限与策略选取三重约束下，系统如何实现运输效率与成本的平衡。基于多层次预测建模、调度策略建构与鲁棒性评估，全面探讨了现代物流场景中数据驱动下的智能决策体系。通过引入CatBoost-LSTM融合预测、GA-SA优化调度、强化学习调度器及鲁棒机制，本文为复杂城市物流调度问题提供了一体化建模框架与理论支持。本问题聚焦于未来24小时城市短途线路货量的预测与10分钟级别的粒度拆解。

原创 2025年MathorCup数学应用挑战赛【C题1-4问】建模与求解

在音频处理的世界里，WAV、MP3 和AAC 这三种格式各有千秋。WAV 就像一位追求完美的艺术家，音质几乎无损，但文件体积大得让人望而却步；MP3 和AAC 则更像精打细算的工程师，通过压缩大幅缩减存储空间，却难免让音质有些许折损。题目要求我们设计一个综合评价指标，量化这三种格式在文件大小、音质保真度和编解码复杂度之间的平衡关系，帮助在不同场景下做出明智选择。附件1 提供了丰富的参数数据，包括采样率、比特率、文件大小和编解码耗时，这些都是我们构建指标的基石。

原创 2025年MathorCup数学应用挑战赛【B题成品论文第二版】（免费分享）

在建立模型前，我们首先明确相关变量及符号的定义。我们从“附件一”提供的老城街区地块信息中提取模型所需的数据。该附件包含每个院落的标识以及相关面积等信息，其中关键字段有“院落ID”和“地块面积”（或汇总得到的“院落总面积”）。

原创 2025年MathorCup数学应用挑战赛【D题成品论文】第一问+参考代码（免费分享）

曲面在Z轴方向（线路编号）的显著起伏揭示了线路异质性——高频线路货量密集且稳定（暖色区域），低频线路则波动较大（冷色区域），这与文中“部分线路日货量达4000+，而其他不足200件”的观察一致，解释了双路径模型（CatBoost与LSTM融合）的必要性：CatBoost通过结构化特征拟合高频线路，LSTM补充低频趋势。通过融合两者的预测结果（α∈[0.3,0.8]），图中显示融合模型的预测曲线（红色）更贴近实际值（黑色），尤其是在历史数据波动较大（如工作日与周末交替）的时段，验证了文中模型互补性的论点。

原创 2025年MathorCup数学应用挑战赛【B题成品论文】第一、二问（免费分享）

设街区中共有 n 个当前有居民居住的地块，编号为 i =1,2,...,n，共有 m 个空置地块可用于搬迁，编号为 j =1,2,...,m。

原创 2025年MathorCup数学应用挑战赛【A题解题思路第二版】|附可运行代码（无偿分享）

A题聚焦于科学机器学习（SciML）中的算子学习，要求通过深度学习模型预测三维车辆几何形状下的空气阻力。核心挑战在于处理高维物理场数据（如压力场、速度场），并满足Navier-Stokes方程的物理约束。传统CFD仿真计算耗时，需构建端到端的算子网络实现秒级预测，同时确保模型在几何拓扑变化时的泛化能力。该问题涉及微分方程求解、高维数据建模与泛化性优化，属于交叉学科难题。

原创 2025年MathorCup数学应用挑战赛【B题成品论文】第一问（免费分享）

设街区中共有 n 个当前有居民居住的地块，编号为 i =1,2,...,n，共有 m 个空置地块可用于搬迁，编号为 j =1,2,...,m。

原创 2025年MathorCup数学应用挑战赛【D题解题思路】|附可运行代码参考（无偿分享）

注：该内容由“数模加油站”原创，无偿分享，可以领取参考但不要利用该内容倒卖，谢谢！总体赛题分析问题一：短途货量数据特征分析与预测建模在问题一中，核心目标是建立一个用于预测未来1天各条线路总货量的模型，并进一步将该预测结果拆解到10分钟颗粒度。首先，参赛者需对提供的历史货量数据（附件2）和预知货量数据（附件3）进行特征工程和数据探索。需关注数据的周期性（如早晚波峰）、趋势性（逐日变化）、季节性（是否有高峰期）、异常值等。可以借助时间序列图、均值滑动窗口、差分图等工具进行分析。其次，需要研究“预知货量”对“真实

原创 2025年MathorCup数学应用挑战赛【选题分析】

✅C题：该题数据复杂度高、工程实现性强，需要对音频编解码机制、时频特征分析、信噪比优化、音频文件处理流程具备较强理解，对数学建模能力要求相对较低，对工程实现、编解码、信号算法和音频系统优化能力要求高。✅A题：该题新颖性强，属于“算子学习+深度学习+几何建模”的交叉问题，涉及PINN、FNO、KAN等算子神经网络模型构建，任务具有明确科研导向。✅D题：推荐首选，本题紧贴实际物流场景，任务结构清晰，数据量适中，涉及时间序列预测、运力分配优化、车辆调度与成本分析等经典建模内容，建模路径成熟且富有操作性。

原创 2025年MathorCup数学应用挑战赛【B题解题思路】|附可运行代码参考（无偿分享）

开发商需保证新地块面积不小于原地块，且最多补偿30%面积。

原创 2025年MathorCup数学应用挑战赛【C题解题思路】|附可运行代码参考（无偿分享）

处理样本音频，要求在论文中给出每个音频包含的噪声种类，去噪后的音频文件的信噪比，并分析在不同噪声类型和强度下的适用范围与局限性。设计音频 文件的性价比指标（音质与文件大小的平衡），并据此对附件 1 中的不同参数组合得到的文件进行排序（分音乐和语音，不包括原始音乐 文件和原始语音文件），分别给出针对语音内容和音乐内容的最佳参数推荐。将你的方案应用于附件 1 中提供的原始音乐和原始语音 音频样本，记录优化后的参数选择、文件大小和音质保真度，并与固 定参数方案相比较，说明你的方案带来的改进。

原创 2025年MathorCup数学应用挑战赛【A题解题思路】|附可运行代码参考（无偿分享）

根据 Lu et al. (2021) 提出的 DeepONet 理论，神经算子是一种从输入函数空间 U 到输出函数空间 V 的非线性映射 A:U →V。四、智能优化策略：算子蒸馏与结构剪枝1.神经算子蒸馏（构建一个教师模型（如 PINN 或 DeepONet），让 Transformer 学习其预测输出与中间表示。

原创 【D题解题思路】2025华中杯D题解题思路+可运行代码参考（无偿分享）

2025年 华中杯 D 题 患者院内转运不良事件的分析与预测。后续都在“数模加油站”。

原创 【A解题思路】2025华中杯A题解题思路+可运行代码参考（无偿分享）

根据题目设定与附件说明，企业的经营收入来自四种型号晶硅片的销售，而经营成本则包含硅棒单耗成本、生产耗材、电力费用、人工成本、生产公用成本及三项费用（销售、管理与财务费用）。、L_f 和 E为常数。因此，利润函数为关于 $Q_k$ 和 $P_k$ 的可调函数，可用于进一步分析。此外，还可在此函数基础上引入税收、折旧、库存等更复杂因素，形成企业级利润模拟系统。该函数中，所有 $VC_k$ 可通过已知生产参数和耗材单价提前计算，

原创 【C题解题思路】2025华中杯C题解题思路+可运行代码参考（无偿分享）

异常值处理：检测并处理数据中的异常值。缺失值处理：检查数据中是否存在缺失值，并根据数据类型进行填充。数据预处理是任何建模任务中的第一步，其主要目的是确保数据质量，以便为后续建模提供干净、可靠的数据。· 对于年龄（age）变量，计算其均值、标准差以及四分位数，以了解数据的集中趋势和离散程度。o对于age（年龄）等数值型变量，可以使用中位数填充缺失值。o对于sex（性别）等分类变量，可以使用众数填充缺失值。

原创 【B题解题思路】2025华中杯B题解题思路+可运行代码参考（无偿分享）

由于题目要求填充的时间点固定为7:00、9:00、12:00、14:00、18:00、21:00和23:00，因此我们需要对每个停车点的时间序列进行插值处理，获得上述时间点的估计值。这一过程不仅是对已有数据的简单统计，还要求对时间与空间两维度上的车辆分布进行合理建模，并最终用于补全“表1”中的所有时间点与点位数据。为了优化单车的分布状态，提高使用效率，题目设定在高峰前由三辆调度车执行单车调运任务，目标是在有限时间与容量的约束下，最大程度地缓解某些区域的“单车短缺”问题。若不合理，给出布局调整方案。

原创 【赛题已出】2025第十七届“华中杯“数学建模挑战赛ABCD赛题已发布！

2025第十七届"华中杯"数学建模挑战赛——赛题已发布！

原创 美赛查找数据｜好用的网站和技巧

当数据缺失时，通过合理的模型和方法进行估算。比如利用线性回归、时间序列分析等方法，基于已有数据推测缺失值。拿到数据网站之后，平时要多熟悉多了解，在比赛的时候才能以更快的找到数据，但是实际上就算了解了各大数据网站，在比赛中也。生成数据，数据真实度会相对比较高，很多时候生成的可能都是准确的数据，并附带有来源。2 根据文章内容编数据，没有数据，可以先进行语文建模，找一个讲的最顺的逻辑，想要的数据，所以除了找数据，更要学会编数据，那该如何去编数据呢？，可以尝试不同的数据，来得到我们想要的图形或结果。

原创 【紧急！MCM/ICM突击】美赛赛前冲O/F奖必看干货！！

没有人看完题目就有非常成熟的解决思路，大家在做题的过程中总会遇到很多不理解或者难以进行的地方，这个时候如果发现网上也没特别好的解决办法，那就可以对题目中不理解或难以实现的点大胆假设，不要想实际最复杂的情况，要想怎样假设自己能解决，只要合理，是不会影响你得。注意：模型算法的专有名词不能错，每一小问，都要给一个明确的结果（数值或文字描述），每一个关键模型，都要结合题目去描述如何设置参数和求解，但整体语言必须力求不影响读者理解的前提下，越精练越好。灵敏性分析一般在论文结尾，是绝对的加分项，最好需要有图有分析。

原创 【一站式解决】2025美赛赛题翻译+参考思路+代码 +成品论文

2025 年美国大学生数学建模竞赛的号角即将吹响，你是否已准备好迎接这场学术与技术的双重挑战？现在，为助力大家在美赛中斩获佳绩，我们特别推出 “2025 美赛优秀成品论文预定” 服务，为你提供全方位、一站式的竞赛解决方案。

原创 【历年美赛资料合集】美赛优秀论文与赛题汇总

1.优秀论文荟萃本资料集收录了历年美赛中的顶尖优秀论文。这些论文不仅在数学模型的构建上展现出了极高的创新性，运用了诸如优化算法、机器学习模型等前沿技术，精准地解决了复杂的实际问题；还在逻辑论证和文字表达方面堪称典范，从问题的提出、分析，到模型的建立、求解与验证，每一步都阐述得清晰明了。通过研读这些论文，你可以深入学习到如何运用先进的技术手段解决实际问题，掌握美赛评委们所看重的解题思路和论文撰写规范。2.赛题全面汇总。

原创 全国大学生集成电路创新创业大赛解析及资料

大赛以服务集成电路产业发展需求为导向，以提升我国集成电路产业人才培养质量为目标，打造产学研用协同创新平台，将行业发展需求融入教学过程，提升在校大学生创新实践能力，工程素质以及团队协作精神，助力我国集成电路产业健康快速发展。一、二、三等奖和优秀奖的获奖比例约为参加分赛决赛队伍数量的20%，30%，40%和10%。面向A、B组的企业杯赛，一等奖按照比赛成绩产生，二等奖、三等奖按照合理比例为A组团队预留一定的获奖名额。组委会根据参赛团队的评审得分和初赛技术评分，得出分赛区成绩，并确定和公布全国总决赛入围名单。

原创 中国大学生计算机设计大赛分析

大赛的目的是以赛促学、以赛促教、以赛促创，为国家培养德智体美劳全面发展的创新型、复合型、应用型人才服务。（四）由省教育厅一级参与或继续主办省级选拔赛的有天津、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、安徽、福建、山东、湖南、广东、海南、四川、云南、甘肃、新疆等。大赛的参赛作品贴近实际，有些直接由企业命题，与社会需要相结合，有利于学生动手能力的提升，有利于创新创业人才的培养；国赛的参赛作品数，由2008年的242件，发展到2023年的5671件（仅由省级赛上推到国赛的作品数）；东南大学/南京大学/江苏省计算机学会；

原创 全国大学生统计建模竞赛赛事介绍及资料

全国大学生统计建模大赛由。