数学建模历年赛题分析优化与概率统计方法应用概览

数学建模中，MATLAB是一个超级好用的工具，尤其是在做统计和概率分布时。你可以用多内置的函数，比如计算不同分布的概率密度函数（betapdf、binopdf等）和累积分布函数（betacdf、binocdf等）。这些函数能你搞定各种分布的，操作起来也比较简单。更厉害的是，MATLAB还逆累积分布函数和随机数生成器，可以根据概率值推算原始数据或生成符合特定分布的随机样本，做模拟实验时有用。，MATLAB的统计工具箱真的是数学建模中不可或缺的利器。如果你还不熟悉，学习这些核心函数后，你会发现它能大大提高工作效率，复杂问题时简直得心应手！

产出指标用湖北省历年油菜生产的总产量(Y)来表示。例如，湖北省油菜生产的投入与产出进行了统计分析：1. 投入指标包括土地（S）、劳动（L）、资本（K）。其中，土地用播种面积表示，劳动用工数（成年劳动力一人劳动一天为一个工），资本用物质费用（种子秧苗费、农家肥费、化肥费、农药费等）表示。2. 通过多元非线性回归分析，探讨了这些指标与油菜生产总量(Y)的关系。

汇总了2021级在2022年各路线的运货量数据，共2个EXCEL文件，分别对应1年数据。

《数学建模方法及其应用》----司守奎主编，提供了非常齐全的数学模型以及数学建模的MATLAB程序。这本资料绝对是数学建模中最有用的参考，因为资料本人亲自用过，所以我的积分设置比较高。

2020年美国数学建模竞赛中C题的参考思路及可用代码分享。

2022年深圳杯数学建模比赛的D题要求参赛者分析和解决特定的数学建模问题。参赛者需要结合给定的数据和条件，提出合理的模型和解决方案。这一题目考察参赛者的数学建模能力及解决实际问题的能力。

数据的统计分析 最大值和最小值: [Y,U]=max(A) A为向量，最大值存入U，最大值序号存入U。 A为矩阵，Y表示每列的最大值，U记录每列最大值的行号。 矩阵元素比较: U=max(A,B) 由A和B中对应元素的较大者组成矩阵U。 统计运算:- 求和、积、均值、中值、累加和、累乘: sum和prod、mean和median、cumsum和cumprod 例：x=[1,ones(1,10)*2]; y=cumprod(x); sum(y) 求得1+2+2^2+…+2^10。 排序: [Y,I]=sort(A,dim,mode)

2023 年数学建模国赛的资源包，资料挺全，尤其适合初学者或准备参加比赛的朋友。里面整理了模型构建、数据、优化算法等内容，还搭配了代码和文档，学习效率提升不少。你可以看到不少常用方法，比如线性规划、遗传算法，还有用Python和MATLAB实现的案例。如果你想练手建模、提升思路，这份包挺值得下。

2023年第十三届高校数学建模挑战赛的C题专注于对2021级学生2022年个路线运货量进行详细分析和汇总。这个案例展示了数学建模在物流与运输优化中的应用，利用大数据处理和数据分析技术解决实际问题。参赛者需处理两个EXCEL文件，包含不同年份的数据记录，以便进行有效的对比分析和模型建立。