北京
“中国光谷-华为杯”第十九届中国研究生数学建模竞赛圆满结束，现在就请跟随着模小数一起通过Python进行大数据分析吧！
一、赛题回顾与分析
A题思路（华为题）：移动场景超分辨定位问题
分析：A题是一个移动场景下通过信号波定位的问题，这里需要用到调频连续波富FMCW,给大家解释一下FMCW,调频就是指雷达发射信号的频率随时间变化，连续波是指雷达发射信号的波形在时间上连续。A题难度比较大，需要用到非常多的数学公式，要求数学功底较强，新手不考虑。
B题思路（华为题）：方形件组批优化问题
分析：B题是一个优化类问题，我们以前建模中常见的切割填充问题，为了实现排样的优化问题，本文给我们的约束为只考虑一种切割方式，我们可以将同样类型的零件，组成不同类型规则的矩阵块，定义材料利用率，并且以此为标准确定以利用率最大为目标的目标函数，考虑矩阵组合块排列时面积、长度和数量等限制确定限制条件，建立整数规划模型。B题前面难度适中，后续需要考虑的条件较多，难度会提升，新手慎重选择该题，但该题目获奖几率应该会比较大。
C题思路：汽车制造涂装-总装缓存调序区调度优化问题
分析：C题是一个优化调度问题，由于各车间的约束不同导致生产调度无法按照同一序列连续生产，题目中给出了不同的约束条件和相关的时间数据说明，调度优化问题由于是在等式或不等式约束条件下求性能指标的约束，在计算量上是NP完全问题，随着问题规模的增大，对于求解最优化的计算量呈指数倍增长。本题我们可以将其简化为一个数学规划模型，通过运行仿真程序收集数据，侧重对系统中运行的逻辑关系的描述，对生产调度进行比较评价。也可以考虑排队网络模型、模拟退火算法、启发式图搜索法等算法进行求解分析。总体难度相对AD题容易些，新手也可以适当考虑。
D题思路（中兴题）：PISA架构芯片资源排布问题
分析：D题属于芯片的排布问题，通信、芯片专业如果对口可以考虑下，整体题目难度较大，新手不建议考虑。
E题思路：草原放牧策略研究
分析：E题应该是这次最容易的题目了，一个数据挖掘类的题型，也是每年华为杯最容易的一个，本题应该也会是今年选择人数最多的题目，推荐新手选择，但是想要获奖且出彩并不容易。我们首先要对题中所给出的数据进行一个预处理，然后可以构建一个微分方程模型，通过LSTM或者时间序列等预测模型对土壤湿度进行一个相关的预测。
F题思路：COVID-19疫情期间生活物资的科学管理问题
分析：F题也依旧是一个数据类的题目，考察的也是新冠疫情的问题。
二、汇总 获奖分析
获奖总队伍数：17779
参赛高校总数：466
选题队伍比例与数量：
A：1094（6%）
B：1704（10%）
C：1134（6%）
D：563 （3%）
E：9263（52%）
F：4021（23%）
看来选择E题的同学最多了，占据了52%，E题应该是这次最容易的题目了，一个数据挖掘类的题型，也是每年华为杯最容易的一个，本题应该也会是今年选择人数最多的题目，推荐新手选择，但是想要获奖且出彩并不容易。我们首先要对题中所给出的数据进行一个预处理，然后可以构建一个微分方程模型，通过LSTM或者时间序列等预测模型对土壤湿度进行一个相关的预测。
获奖比例与队伍数：
一 等 奖：197 （1%）
二 等 奖：2400 （13%）
三 等 奖：3338 （19%）
成功参与奖：11844 （67%）
参赛高校队伍总数排名：
上海理工大学：526
中 南 大 学：478
东 南 大 学：391
上海海事大学：359
华中科技大学：244
华东交通大学：242
西安邮电大学：224
宁 波 大 学：223
北京理工大学：222
西南交通大学：217
三、分赛题 获奖分析
四、总结与展望
每年的研究生数模竞赛成绩公布，都是“几家欢喜几家愁”，祝愿同学们下次竞赛中可以取得好成绩！也希望获奖的同学们戒骄戒躁，学以致用，将数学建模应用在生活、科研和日常的学习中。
推荐同学们参加Mathorcup大数据竞赛
以赛辅练！双重拿奖！
最近有很多的同学前来询问：
大数据竞赛的赛题都是哪些内容呢？
有没有往年赛题可以学习参考呢？
竞赛赛题都是
基于合作机构或企业的工作场景，
贴合实际数据且严谨的题目。
本次组委会整理了
MathorCup高校数学建模挑战赛
—大数据竞赛历年赛题
快一起来看看！
2020年赛道A
<< 上下滑动查看赛题详情 >>
2020年赛道B
<< 上下滑动查看赛题详情 >>
2021年赛道A
<< 上下滑动查看赛题详情 >>
2021年赛道B
<< 上下滑动查看赛题详情 >>
相关赛题附件
可以扫描下方二维码进入官方参赛群
在群文件中下载学习
注：所有群内通知相同，请勿重复加群！
QQ交流3群：459730776
QQ交流4群：461812607
竞赛介绍
教育部《高等学校人工智能创新行动计划》教技〔2018〕3号，鼓励对计算机专业类的智能科学与技术、数据科学与大数据技术等专业进行调整和整合，鼓励各个领域与大数据进行深度融合，通过大数据技术促进各领域的发展。
MathorCup高校数学建模挑战赛组委会决定在“MathorCup高校数学建模挑战赛”中增加大数据专题赛项—“大数据竞赛”。
竞赛以企业真实场景数据为基础，面向全国高校研究生、本科生和专科生，共同探索数据科学的应用实践，推动产学研用协同发展。
竞赛报名
扫描下方二维码进行报名：
或复制下方链接进行报名：
https://www.saikr.com/vse/bigdata2022
参赛对象
中国及境外在校学生（包括研究生、本科生和专科生）；
具体要求如下：
(1）可以自由组队参赛，每个参赛队伍人数可为1–3人，参赛队员必须全部为在校生，允许跨年级、跨专业、跨校组队。
(2）参赛组别的确定依据是团队成员中的最高在读学历。
(3）每支队伍允许最多有一名指导老师，指导教师须为全职高校教师。
大赛奖励
(1）金银铜奖
所有参赛队伍（不分组别、不分赛题）中评选：
金奖1支队伍（奖金10000元税前）
银奖2支队伍（奖金5000元税前）
铜奖5支队伍（奖金2000元税前）
(2）奖项评定
竞赛分组别分赛题评选出：
一等奖（5%）
二等奖（15%）
三等奖（30%）
颁发“MathorCup高校数学建模挑战赛——大数据竞赛”获奖证书。
初赛中排名前10%的队伍进入复赛，
复赛中排名前50%的队伍评选为一等奖。
(3）优秀指导教师，优秀组织单位
根据学校参赛队伍得奖情况和组织参赛队伍数量综合评定。
(4）企业实习
获得一等奖的队伍优先推荐至企业实习。
竞赛题目及作品提交
竞赛题目：
大赛分为初赛、复赛，竞赛统一命题，竞赛分为两个赛道，题目来自行业资深专家、企事业单位实际应用场景应用题目；
作品提交：
参赛队伍要求在竞赛平台上提交结果，根据题目要求，在线提交结果、程序代码和参赛论文；
时间安排
(1）报名阶段
2022年11月1日-12月20日
参赛选手在大赛报名主页按照步骤进行组队报名。
(2）初赛阶段
2022年12月20日18:00至2023年1月19日20:00
1.竞赛结束前必须在线提交结果数据、论文和代码，提交时系统验证提交数据格式是否正确；
2.入围赛成绩不会影响复赛成绩；
3.最终按照分组别分赛题从初赛中选拔前10%的队伍进入复赛。
(3）复赛阶段
2023年3月6日18:00-2023年3月13日20:00
复赛为统一命题，不更换题目背景，但可能会更换题目问题和数据，选手网络远程答题，按照分组别分赛题进行排名。
(4）金银铜奖答辩
复赛中综合总排名前12的队伍（不分组别，不分赛题）进入金银铜奖答辩环节，答辩采用线上或者线下的方式进行。答辩决出金奖1支队伍、银奖2支队伍、铜奖5支队伍（不分组别，不分赛题）。
(5）2023年3月，公布竞赛结果、证书发布等
1.公布获奖名单初稿；
2.公示结果异议查询；
3.终稿获奖名单公布。
测评标准
专家组会从四个方面进行评价：
(1）参赛论文
根据问题，准备一份论文对项目进行说明，论文中的摘要部分需要简明扼要地概述模型算法的核心思想以及效果，正文部分需要详细阐述模型算法的细节、求解过程、结果以及对应的参考文献。
(2）项目完成度
与解决方案匹配的完整代码，可以是Python、Matlab、C++、Java等语言的代码，附详细的操作说明文档和源代码。
(3）模型泛化性能
未公开测试数据集验证得到的准确率、召回率等与题目实际背景密切相关的考核指标。
(4）创新性
具有创新的系统分析和解题思路，创新的算法设计，跨学科交叉应用能力等。
竞赛交流
联系人：郭老师
手机：18210922591
E-mail：bigdata@mathorcup.org
BONUS TIME
数学建模资料、视频讲解、历年赛题
后台回复 【校苑】领取
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