關(guān)于撰寫數(shù)學(xué)建模論文的建議課件_第1頁(yè)
關(guān)于撰寫數(shù)學(xué)建模論文的建議課件_第2頁(yè)
關(guān)于撰寫數(shù)學(xué)建模論文的建議課件_第3頁(yè)
關(guān)于撰寫數(shù)學(xué)建模論文的建議課件_第4頁(yè)
關(guān)于撰寫數(shù)學(xué)建模論文的建議課件_第5頁(yè)
已閱讀5頁(yè),還剩28頁(yè)未讀 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

關(guān)于撰寫數(shù)學(xué)建模論文的建議楊貴妃“三千寵愛在一身”建模文“三天(月?)心血結(jié)一晶”千辛萬苦評(píng)委有木有看見?!木有!對(duì)他們來說“我的眼里只有你(論文)”對(duì)同一篇論文,不同專家的給分等級(jí)可差四級(jí)6模型求解7結(jié)果分析8模型的評(píng)價(jià)與推廣9參考文獻(xiàn)10附錄獨(dú)立性+自明性

1摘要:性質(zhì):導(dǎo)讀窺一斑見全豹——不看全文也能知曉主要信息獨(dú)立性+自明(含)性六要素:?jiǎn)栴}、方法、模型、算法、結(jié)論、特色條理清晰簡(jiǎn)明準(zhǔn)確不用第一人稱摘要本文是一個(gè)對(duì)上海世博會(huì)影響力的定量評(píng)估問題,首先我們收集了(讓人一頭霧水!)與世博會(huì)有關(guān)的數(shù)據(jù),如國(guó)內(nèi)來滬旅游人數(shù),國(guó)外來滬旅游人數(shù)等。本文解決的是醫(yī)院眼科病床的安排問題,現(xiàn)醫(yī)院安排病人入院的原則是先來先服務(wù),這樣雖然公平,但缺乏合理性(公平不在合理性的內(nèi)涵中嗎?)以致等待住院的病人隊(duì)列越來越長(zhǎng),為解決此問題,我們建立了三個(gè)最優(yōu)化模型。對(duì)于問題一:我們確定了三個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)(為何確定?):手術(shù)前的平均逗留時(shí)間,平均每天出院人數(shù),病人手術(shù)前的準(zhǔn)備時(shí)間。然后計(jì)算出在原來先來先服務(wù)的原則下各指標(biāo)值為:,,。本文建立了3個(gè)模型對(duì)2010年上海世博會(huì)的影響力進(jìn)行定量評(píng)估(劈頭蓋腦一句,打得讀者暈頭暈?zāi)X)。首先,我們通過互聯(lián)網(wǎng)、《上海統(tǒng)計(jì)年鑒》收集了歷屆世博會(huì)規(guī)模、上海地區(qū)的經(jīng)濟(jì)以及北京奧運(yùn)會(huì)的相關(guān)數(shù)據(jù)。由于上海世博會(huì)尚未結(jié)束,我們通過5、6、7、8月份參觀人數(shù),模擬統(tǒng)計(jì)出了參觀上海世博會(huì)的總?cè)藬?shù),使得數(shù)據(jù)完整。一段話五個(gè)“我們”太自戀了吧?

我們根據(jù)研究方向,主要收集上海世博會(huì)規(guī)模影響力和上海世博會(huì)的舉辦對(duì)上海經(jīng)濟(jì)影響力的有關(guān)數(shù)據(jù)。針對(duì)上海世博會(huì)規(guī)模影響力的數(shù)據(jù),我們確定了以下6個(gè)指標(biāo):歷屆世博會(huì)的參觀人數(shù)、參展國(guó)數(shù)目、場(chǎng)館占地面積、持續(xù)天數(shù)、志愿者數(shù)目、投資金額,通過互聯(lián)網(wǎng)我們得到以上指標(biāo)的數(shù)據(jù);針對(duì)上海世博會(huì)的舉辦對(duì)上海經(jīng)濟(jì)影響力的數(shù)據(jù),我們確定了以下5個(gè)指標(biāo):上海市生產(chǎn)總值(GDP)、上海市消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(CPI)、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、外商投資、海外投資額,通過《上海統(tǒng)計(jì)年鑒》我們得到以上指標(biāo)的數(shù)據(jù)。(全文共出現(xiàn)94個(gè)“我們”!)

基于信息不對(duì)稱理論,分析了集群特點(diǎn)造成的人際網(wǎng)絡(luò)信息如何強(qiáng)化相互之間的硬、軟性信息,削弱借貸之間的信息不對(duì)稱,從而使集群環(huán)境下中小企業(yè)獲得較好的融資質(zhì)量。通過回歸分析對(duì)集群環(huán)境下人際網(wǎng)絡(luò)通過橫向軟、硬信息對(duì)融資質(zhì)量的影響進(jìn)行了實(shí)證研究。研究結(jié)果表明:橫向信息在人際網(wǎng)絡(luò)和融資質(zhì)量之間起了重要的中介作用。2問題重述重述可簡(jiǎn)潔重心在透徹理解并準(zhǔn)確表述題目給出的問題醫(yī)院就醫(yī)排隊(duì)是大家都非常熟悉的現(xiàn)象,它以這樣或那樣的形式出現(xiàn)在我們面前,例如,患者到門診就診、到收費(fèi)處劃價(jià)、到藥房取藥、到注射室打針、等待住院等,往往需要排隊(duì)等待接受某種服務(wù)。在本文中,我們考慮某醫(yī)院眼科病床的合理安排的數(shù)學(xué)建模問題。要對(duì)病床進(jìn)行合理的安排,就要有合理的安排規(guī)則,尤其是在醫(yī)院病床不夠的時(shí)候。因?yàn)?8年7月13日-08年9月11日平均每天到門診看病的人數(shù)為8.6885人,平均每天出院人數(shù)為8.1163人,通常加油站都有若干個(gè)儲(chǔ)存燃油的地下儲(chǔ)油罐,(通?;疖囌纠锒加腥舾奢v火車)3模型假設(shè)突出主要因素忽略次要因素為建立模型創(chuàng)造條件假設(shè)應(yīng)必要(少而精)且合理5模型建立一通過對(duì)問題的分析引出建模的思路即建模思路清晰可見二建成的模型要有完整的表述在建成后集中寫出來為宜(別讓評(píng)委打著燈籠到處找他們可傷不起哦)三有時(shí)所建的模型相當(dāng)好但求解困難不要輕易舍去寫出來再用簡(jiǎn)化的模型求解四不要貪多求全有一兩個(gè)能反映本隊(duì)水平的建好、解出足矣我們發(fā)現(xiàn)與原模型的手術(shù)前的平均逗留時(shí)間:13.1519(單位?),平均術(shù)前準(zhǔn)備時(shí)間:2.4413,平均每天出院人數(shù):7.8605相比表4.3數(shù)據(jù)來源于:上海統(tǒng)計(jì)年鑒?7結(jié)果分析不僅限于數(shù)學(xué)的可行更要注意其物理意義上的切實(shí)要對(duì)不同模型進(jìn)行比較模型的優(yōu)點(diǎn):6、在模型的假設(shè)中忽略了一些次要因素,例如溫度、壓強(qiáng)等,使問題得到簡(jiǎn)化。模型的缺點(diǎn)2、假設(shè)過于理想化,與實(shí)際情況存在一定的偏差。缺點(diǎn):由于所給數(shù)據(jù)太少以致在統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)時(shí)不是很準(zhǔn)確,又由于計(jì)算機(jī)模擬帶有一定的隨機(jī)性,以致得到模型的三個(gè)指標(biāo)不是很讓人滿意。(模型本身的問題呢?)模型改進(jìn)(2)所建模型是針對(duì)當(dāng)前所給數(shù)據(jù)的,對(duì)長(zhǎng)遠(yuǎn)病人入院和出院的預(yù)測(cè)并不能很準(zhǔn)確,故建模時(shí)應(yīng)把時(shí)間加上去,即建立動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型。使所建模型能準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)出病人的入院和出院時(shí)間。模型推廣我們建的模型不僅可用于醫(yī)院病床安排,也可用于其它資源的安排,還可用于諸如像試卷評(píng)價(jià)模型的其它(其他之外還有其他?)類型的問題。9參考文獻(xiàn)書寫規(guī)范突出重點(diǎn)勿濫10附錄計(jì)算程序主要數(shù)據(jù)詳細(xì)結(jié)果祝大家備戰(zhàn)順利

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論