2023“认证杯”数学中国数学建模赛题浅析

2023年认证杯”数学中国数学建模如期开赛，本次比赛与妈杯，泰迪杯时间有点冲突。因此，个人精力有限，有些不可避免地错误欢迎大家指出。为了大家更方便的选题，我将为大家对四道题目进行简要的解析，以方便大家建模分析。本次比赛，我将着重为大家解析C题，对于C题给出详细的思路，以及解题步骤，包括一些必要的代码等等。

A题 碳板跑鞋

A题以碳板跑鞋为背景，对我们提出了一些的题设。通读全题，可以看出该题是一个微分方程模型，该问题一直以来都是数模问题里面最难的一种题目。对于A题，我们推荐推荐对于跑鞋真的真的很感兴趣的队伍，同时也有一些兴趣的队伍参加，一般小白队伍还是不太建议触碰的。

B 题 考订文本

B题以文本问题为背景设置问题，对于该题主要的难点就是在于我们需要将不同版本的文字最好转化为数据，进行定量分析。这就涉及到了文本数据的转化，对于这一点也是这几年数模题目。也是很难得一点，大家可以考虑一些国赛碎纸片的拼接问题。

C 题 心脏危险事件

C题是本次比赛，我个人认为唯一正常的题目。何为正常，即数据清晰，题设简单明了。所以，本次比赛很可能C题会很多很多的选择，这也是这个题目本身所导致的。因此，为了满足大家的需求，本次比赛我也将对于C题给出详细的思路，以及解题步骤，包括一些必要的代码等等。下面首先是C题的简要思路，

题目引出心电的实时 监测是检测心律失常的重要手段。我们需要对心电监测数据进行分析。

对于C题给出的数据，题目很贴心的给出了数据说明，即在数据文件中，记录的是心电波形的功率谱密度，从 0 Hz 到 180 Hz，频率间隔为 0.5 Hz。也就是说，一共应该361行，我们大家开数据文件也可以很清晰的看到最后一行数据为361，

基于这样的数据，我们就可以对数据进行建模，以解答问题的这三个设问了。

问题一、要求我们对所给的数据文件进行分类，除去正常心搏，将心律失常的情况分为不同的类别，并指明类别总数。对于问题一，我们可以近似的理解为是一个异常数据的寻找问题，已经将异常数据进行分类。该问题要建立的模型，不同于我们常用的预测模型、评价模型，应该是一个数据处理模型，是一种比较少见的模型，稍后我也将为大家补充这方面的资料。

问题二、给出每种心律失常类型的判断标准，以便核实生理学意义。对于问题二我们可以近似地看作一种语文建模，即根据我们问题一的分类进行对应的解释即可。

问题三、不同于以往的赛题，对于危险程度进行排名分级，进行排序。我们可以理解为是一个近似的综合评价模型。。问题的关键在于，我们之前的问题是单个主题都有自己的数据，对于这一问题，需要我们进行排序的是数据文件。这也是问题C中的难点，我们如何将一个个数据文件表示为一个一个的小样本进行排序，进行分析。这里，目前的想法是基于，每个样本的特征，用一组数据来表示样本的特征，进行利用各个数据文件的特征数据进行排序等等。这个仅仅是个人的初步想法，稍后再详细思路中，也将完善，或者构思一个更加合理的思路。

D 题 立体车库的自动调度问题

C题是本次比赛，我个人认为唯一正常的题目。何为正常，即数据清晰，题设简单明了。所以，本次比赛很可能C题会很多很多的选择，这也是这个题目本身所导致的。因此，为了满足大家的需求，本次比赛我也将对于C题给出详细的思路，以及解题步骤，包括一些必要的代码等等。下面首先是C题的简要思路，

题目引出心电的实时 监测是检测心律失常的重要手段。我们需要对心电监测数据进行分析。

对于C题给出的数据，题目很贴心的给出了数据说明，即在数据文件中，记录的是心电波形的功率谱密度，从 0 Hz 到 180 Hz，频率间隔为 0.5 Hz。也就是说，一共应该361行，我们大家开数据文件也可以很清晰的看到最后一行数据为361，

基于这样的数据，我们就可以对数据进行建模，以解答问题的这三个设问了。

问题一、要求我们对所给的数据文件进行分类，除去正常心搏，将心律失常的情况分为不同的类别，并指明类别总数。对于问题一，我们可以近似的理解为是一个异常数据的寻找问题，已经将异常数据进行分类。该问题要建立的模型，不同于我们常用的预测模型、评价模型，应该是一个数据处理模型，是一种比较少见的模型，稍后我也将为大家补充这方面的资料。

问题二、给出每种心律失常类型的判断标准，以便核实生理学意义。对于问题二我们可以近似地看作一种语文建模，即根据我们问题一的分类进行对应的解释即可。

问题三、不同于以往的赛题，对于危险程度进行排名分级，进行排序。我们可以理解为是一个近似的综合评价模型。。问题的关键在于，我们之前的问题是单个主题都有自己的数据，对于这一问题，需要我们进行排序的是数据文件。这也是问题C中的难点，我们如何将一个个数据文件表示为一个一个的小样本进行排序，进行分析。这里，目前的想法是基于，每个样本的特征，用一组数据来表示样本的特征，进行利用各个数据文件的特征数据进行排序等等。这个仅仅是个人的初步想法，稍后再详细思路中，也将完善，或者构思一个更加合理的思路。

D 题 立体车库的自动调度问题

D题以立体车库的自动调动为背景，需要我们考虑题设中的两种情况车主临时改变行程计划，

原定在 30 分钟后使用车辆，改为希望能在 10 分钟后使用车辆，系统如何快速响应需求，进行有效的排队调整，减少车主的等待时间。

再比如：车主临时推后行程计划，原来计划在 10 分钟后使用车辆，现在推后到1个小时后使用，

基于这两个情况，选取合适的指标。对于D题来说，最难的还是我们需要进行定量分析，而不单纯的进行语文建模。所以，需要从数据出发，该题的数据还需要我们自行进行查找，所以问题题目难度不大，难度就是在于数据的寻找。稍后，也将为大家找一下相关数据。 但是不要包太大希望，这种数据，除非我家就是开这种车库的，不然这种数据很难获取。

最后预祝 大家比赛顺利