2019第九届MathorCup数学建模

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总共四个问题

问题1

首先附件一中的数据，拿到后肯定感觉棘手。我们的处理方法：

1. 在下面缺失数据的地方我们都认为是问题3中的预测数据
2. 剔除数据中的不规范数据（格式错误）

然后利用自己讨论收得率公式计算收得率。计算出来的收得率可能大于1，认为可能是钢水中存在钢渣，钢渣发生氧化分解产生C，Mn离子。这里的误差可以放在后面的模型优化或者误差分析中分析。用spss控制变量分析收得率主要因素。

这是我们得到的计算公式：C的收得率 = ((净重＋各种合金)×连铸终点－净重×连炉终点)/(各合金重量x各种合金中碳含量) 

问题2

使用多元多项式或者灰色模型预测，也可以在使用MATLAB上现成的神经网络函数进行预测。

问题3

使用线性规划进行进行合金配料方案的选择：

我们将所有类型的钢材都选择为钢号：HRB400B

约束条件

所有元素的总含量都必须满足在内控区间内

目标函数

成本计算函数

使用MATLAB计算出成本，实际结果大家可能不同，但是现在钢材价格为4000元/吨，一炉钢水70吨，一炉钢水就算全部炼成钢，卖出价格为28万，所以仅仅加入的脱氧合金价格也就10万以下，个人认为3万左右合适。

问题4

根据自己模型分析，自由发挥就行。

大家有什么建模细节上的问题，详细可以直接加我QQ问。