2024 美国大学生数学建模竞赛（F题）减少非法野生动物贸易 | 建模秘籍&文章代码思路大全
解客户对于特定特性的反应。 Kano模型的应用有助于企业更有针对性地进行产品或服务设计，重点关注基本需求、期望需求以及令人惊喜的需求，从而提高客户满意度，提升产品或服务的市场竞争力。 问题一的具体建模思路：确定谁是你的客户以及该客户能够实际做些什么。 识别潜在的利益相关者： 列举可能与项目相关的各种利益相关者，包括政府机构、非政府组织、企业、科研机构、社会团体等。 确定关键特性： 针对项目，确定可能影...
2024年美赛数学建模A题思路模型代码
2024年美赛ABCDEF题思路模型代码论文：开赛后2.2早上第一时间更新，详细内容见文末名片 目录 下面是我对美赛的一些看法，大家可以参考 赛题思路+代码+模型+论文：开赛后第一时间更新，获取见文末名片 总说（历年美赛优秀论文可获取） 画图篇 论文的思维导图 概念图 数据分析图 建模篇 初阶建模——套用模型 进阶建模——改创模型 建模进阶——组合模型篇 写作与论文结构篇 摘要写作 文章内部 历年美...
2024美赛数学建模C题思路+代码
文章目录 1 赛题思路2 美赛比赛日期和时间3 赛题类型4 美赛常见数模问题5 建模资料 1 赛题思路 (赛题出来以后第一时间在CSDN分享) https://blog.csdn.net/dc_sinor?type=blog 2 美赛比赛日期和时间 比赛开始时间：北京时间2024年2月2日（周五）6:00 比赛结束时间：北京时间2024年2月6日（周二）9:00 提交截止日期：北京时间2024年2月...
2024美赛数学建模A题思路分析 - 资源可用性和性别比例
限制。 词汇表 七鳃鳗：七鳃鳗（有时不准确地称为七鳃鳗）是岩石动物目无颚鱼的一个古老谱系。成 年七鳃鳗的特征是有齿的，漏斗状的吸嘴。七鳃鳗主要生活在沿海和淡水水域，并发现 在大多数温带地区。 2 解题思路 第一问更新 七鳃鳗的性别比例可以受到环境因素的影响，并能够在一定程度上发生变化。这种现象被称为性别比例偏斜。当七鳃鳗的种群中性别比例发生变化时，可能对整体生态系统产生一些影响。 生殖成功率：性别比例...
算法练习-二叉树的层序遍历（思路+流程图+代码）
5,7] 输出：[3]，[9,20]，[15,7] 提示： 树中节点数目在范围[0,20]内 -100<=Node.Val<=1000 思路 对于这个问题，我们可以使用广度优先搜索（BFS）算法来进行二叉树的层序遍历。BFS 通常使用队列来实现，通过不断出队和入队的方式，将每一层的节点依次遍历。 首先，我们需要定义一个队列...
算法练习-逆波兰表达式求值（思路+流程图+代码）
示例2: 输入：["4"，"13"，"5"，"/"，"+"门 输出：6 解释：该算式转化为常见的中缀算术表达式为：(4+(13/5)=6 思路 逆波兰表达式求解的一般思路是使用栈来存储操作数，然后遍历逆波兰表达式的每个元素，根据遇到的操作符进行相应的计算，并将结果重新入栈。遍历逆波兰表达式，并根据运算符进行相应的计算操作。 ...
2024美赛数学建模D题思路+代码
文章目录 1 赛题思路2 美赛比赛日期和时间3 赛题类型4 美赛常见数模问题5 建模资料 1 赛题思路 (赛题出来以后第一时间在CSDN分享) https://blog.csdn.net/dc_sinor?type=blog 2 美赛比赛日期和时间 比赛开始时间：北京时间2024年2月2日（周五）6:00 比赛结束时间：北京时间2024年2月6日（周二）9:00 提交截止日期：北京时间2024年2月...
2024美赛数学建模E题思路+代码
文章目录 1 赛题思路2 美赛比赛日期和时间3 赛题类型4 美赛常见数模问题5 建模资料 1 赛题思路 (赛题出来以后第一时间在CSDN分享) https://blog.csdn.net/dc_sinor?type=blog 2 美赛比赛日期和时间 比赛开始时间：北京时间2024年2月2日（周五）6:00 比赛结束时间：北京时间2024年2月6日（周二）9:00 提交截止日期：北京时间2024年2月...
2024美赛数学建模E题思路+模型+代码+论文
2024美赛数学建模ABCDEF题思路+代码+模型+论文：2.2开赛后第一时间更新，详细内容见文末名片 下面是关于2023年数学建模美赛D题分析建模与编程 1. D题：Prioritizing the UN Sustainability Goals（联合国可持续发展目标的优先级） 1.1 背景 1.2 要求 2. 可持续发展目标体系分析与讨论 2.1 SDGs 的提出 2.2 SDGs 的相互关系 2...
2024年数学建模美赛C题(预测 Wordle)——思路、程序总结分享
结一个模型来按难度对解决方案单词进行分类。识别与每个分类关联的给定词的属性。使用您的模型，EERIE这个词有多难？讨论分类模型的准确性。 问题4：列出并描述这个数据集的其他一些有趣的特征。 2: 解题思路和分析结果（详解版） 针对问题1 思路：该问题主要是预测一个序列的变化趋势，而且该数据的变化趋势是统计的每天的数据，所以可认为是一个时间序列。数据的波动如下： 待预测数据的波动情况 分析该数据的随时间...