数学建模竞赛成绩评价与预测-论文 - matlab数学建模

下载频道> 资源分类> matlab源码> 数学建模> 数学建模竞赛成绩评价与预测-论文

标题：数学建模竞赛成绩评价与预测-论文
分享到：

所属分类: 数学建模资源类型：文档文件大小: 3.98 MB 上传时间: 2016-06-04 17:31:34 下载次数: 87 资源积分：1分提供者: danpianji 20160604053113428

内容：
本文通过问题所提供的统计数据，在仔细分析问题的条件和要求基础上，作出合理的假设，通过模糊数学的方法对奖项级别这一模糊概念进行指标量化，建立了建模成绩基于Fuzzy的隶属函数G（I）的定量模型。根据此定量模型量化后的数据，应用SAS软件作回归分析，建立数学建模成绩的评价模型进行评价。用Excel软件对建模成绩科学合理排序后，针对建模成绩的预测问题，采用了SPSS软件的时间序列分析预测模型和系统聚类分析方法，联系实际因素同时并给出合理的预测。

对于问题（1），附件1中所提供的大量数据都是基于定性的统计。所以首先应把数据进行合理的量化。以成绩等级为指标，即给等级按一定规律赋权。指标分值量化：对附件中的“国家一等奖”，“国家二等奖”，“省一等奖”，“省二等奖”，“省三等奖”，“成功参赛”按降序排列，最优的为1，次优的为2，依次下去，最后为6。根据建立的隶属函数G(I)得到一个数值分布列，由于赋有了一定的权，进而可以得到模糊定量随时间分布的表。这里我们只关心量化后得到的一个“综合评估”的指标。即研究“综合评估”随时间（年份）的变化趋势。用SAS软件回归分析时，要进行预测就要有对比量，这样保留最后一个数据，仅用5个数据模拟得到一个回归方程拟合模型。继续使用SAS软件通过方差分析，参数估计等检验回归模型的拟合度。根据检验后合理的模型预测后五年的综合评估值。该高校在2006-2011年间的数学建模成绩呈一定线性趋势逐年递增。而应用SPSS软件建立时间序列分析预测模型，绘制出的序列图，明显看出此序列整体趋势上升。仅考虑年份因素，ARMA模型绘测出的2012-2016年曲线走势——逐年递增。同时也求解到这五年的预测值。

对于问题（2），由于附件2中给的资料是各年份吉林省赛区不同院校获奖情况汇总，基于问题（1）中已定的省级奖项等级量化标准，仍对奖项等级量化。根据隶属函数G(I)，模拟得到不同院校间的综合评估表。在对各院校排序之前对院校进行编号。将编号后的综合评估表导入Excel软件中排序（排序结果见文末附录，表1）。清晰看到吉林大学等院校在吉林省赛区数学建模竞赛名列前茅。

要对吉林赛区这些几十个院校逐个作出十二五期间建模成绩预测，首先对所有的院校采用SPSS软件作聚类分析，把所有院校模拟5个群类即A,B,C,D,E。由于同一群类内院校综合评估指标相差较小，所以我们仅对聚类后包含不同院校的5个群类进行成绩预测合理。用SAS软件建立回归模型，观察都是明显的上升趋势，并且给出预测值。可见，吉林赛区的各院校每年在数学建模竞赛中成绩都有很大的提升。基于问题（2）的分析，问题（3）的分析与此相同。

对于问题（4），我们仍基于问题（2）思想，应用SPSS软件通过系统聚类分析法对该题的数据做处理。得到的预测结果是：对于全国各院校，十二五期间建模成绩也将逐年呈上升趋势。

关键词：模糊数学量化回归分析时间序列分析预测系统聚类分析

文件列表（点击上边下载按钮，如果是垃圾文件请在下面评价差评或者投诉）:

数学建模竞赛成绩评价与预测-论文.doc