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文檔簡介

1、2011c題O獎(jiǎng)?wù)撐念}目概要:11325隊(duì)的解答:通過建立三個(gè)微分方程,來預(yù)測石油、天然氣、電的數(shù)量變化。經(jīng)濟(jì)模型主要通過現(xiàn)值原理來確定使用車的成本。8882隊(duì):Logistic回歸方程預(yù)測三個(gè)國家的汽車總量的變化情況;然后建立優(yōu)化模型(如下)來描述在各方面獲得最大的利益,接著用圖片表示了每個(gè)國家三種車輛數(shù)量的變化情況。對電動汽車和混合動力汽車建立電子需求模型(形式如下)非高峰充電,政府可以鼓勵(lì)。最小電力成本模型:確定發(fā)電站數(shù)量模型:9089隊(duì):首先巴斯擴(kuò)散模型預(yù)測電動汽車的銷售情況。然后利用蟻群優(yōu)化來簡化上面的模型,得到預(yù)測結(jié)果。10607隊(duì):生命周期成本模型分析經(jīng)濟(jì)影響。靈敏度分析通過調(diào)整

2、參數(shù)的值。高斯煙羽模型分析環(huán)境影響,用來模擬和預(yù)測汽車尾氣的排放。然后其他的環(huán)境影響就是通過找到的有利的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,如下所示的噪音污染。引入外部和內(nèi)部影響模型(主要形式都是微分方程),然后在此基礎(chǔ)上建立諾頓模型模擬電動汽車的數(shù)量和變化趨勢(考慮EV和CV兩種車)接著估計(jì)可以保存的石油量:最后通過AHP分析得到不同類型發(fā)電方法的權(quán)重。2012B題O獎(jiǎng)?wù)撐念}目概要模型方法元胞自動機(jī)模擬靈敏度或者穩(wěn)定性分析一般通過微小地改變某些已經(jīng)設(shè)定好的參數(shù)的值來分析結(jié)果的變化情況,如果結(jié)果前后變化不大,那么模型具有低敏感性,滿足要求。反之則不穩(wěn)定。2013B題O獎(jiǎng)?wù)撐念}目概要模型方法21185隊(duì):給出五個(gè)小問

3、題和解決方案:一,預(yù)測了中國未來13年水的供給和需求;二,建立模型解決中國水資源在時(shí)間和空間上的不均勻分布;三,增加區(qū)域水資源總量的方法;四,區(qū)域水污染處理和節(jié)水;五,水成本分析。模型一:灰色預(yù)測模型:先得到水的消耗和人口之間的關(guān)聯(lián)度,工業(yè)生產(chǎn)總值和農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的關(guān)系,然后得到2025年的水需求量模型二:變異系數(shù)、最小生成樹(得出最佳的水資源轉(zhuǎn)移計(jì)劃)模型三:描述每個(gè)城市的水資源要求的凈化程度,得到一個(gè)植物的構(gòu)建方案模型四:基于以上四種成本戰(zhàn)略的成本效益分析,首先用AHP各方面(經(jīng)濟(jì)、物理、環(huán)境)影響的權(quán)重,模型五:一個(gè)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的合理的戰(zhàn)略評價(jià)模型。主要步驟敘述:先提出用線性擬合對未來的水需求

4、量進(jìn)行預(yù)測,然后說由于數(shù)據(jù)的缺乏,導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果不理想,然后用灰色預(yù)測模型。2014B題O獎(jiǎng)?wù)撐念}目概要教練評價(jià)模型方法26160隊(duì):首先用層次分析法篩選因素,通過灰色關(guān)聯(lián)和模糊綜合評價(jià)兩種方法對教練進(jìn)行評價(jià),最后發(fā)現(xiàn)灰色模型有輕微的優(yōu)勢。然后對模型進(jìn)行改進(jìn),增加時(shí)間的影響靈敏度分析灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)的敏感度分析:通過調(diào)整關(guān)聯(lián)系數(shù)的計(jì)算公式中貝塔參數(shù)的值,原值為0.5,然后分別對取值為0.1,0.3,0.5,0.7,0.9的模型結(jié)果進(jìn)行分析,結(jié)論是貝塔取值0.5以上時(shí)模型更加穩(wěn)定。模糊綜合評價(jià)的敏感度分析:分析了評價(jià)準(zhǔn)則權(quán)重的敏感性,最大重量增加和減少0.2得到的教練分?jǐn)?shù)進(jìn)行比較,得出模型是穩(wěn)定的,低敏感性的。26911隊(duì):通過合理地分析建立教練的評價(jià)指標(biāo)體系,用結(jié)合層次分析法模型(AHP)和一個(gè)新穎的方法稱為最大熵模型(Maxent),該方法是基于灰色關(guān)聯(lián)模型。靈敏度分析基于最大熵的靈敏度分析的灰色關(guān)聯(lián)分析模型。AHP靈敏度分析:發(fā)現(xiàn)體重的微小變化是不會影響模型的結(jié)果的。28414隊(duì):模糊綜合評價(jià)的靈敏度分析。29696隊(duì):對指標(biāo)進(jìn)行主成分分析,得到三個(gè)評估教練的組件(大的方面),然后對教練進(jìn)行聚類,將60位教練分為了九類,最后通過余弦相似度對教練進(jìn)行排序。文章后半部分主要是在介紹模型改進(jìn),比如考慮時(shí)間因素,社會因素等等。靈

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