2022统计建模论文格式

数学建模论文格式要求为：

题名。字体为常规，黑体，二号。题名一般不超过20 个汉字，必要时可加副标题。

摘要。文稿必须有不超过300字的内容摘要，摘要内容字体为常规，仿宋，五号。摘要应具备独立性和自含性，应是文章主要观点的浓缩。

正文。用五号宋体，1.5倍间距。 文稿以 10000 字以下为宜。

文内标题。力求简短、明确，题末不用标点符号(问号、叹号、省略号除外)。

2022统计建模大赛

统计建模大赛官网 2020年（第七届）全国大学生统计建模大赛优秀论文集

如何在数学建模比赛中稳拿奖 全国大学生统计建模大赛：经验+流程

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民用航空： 是指使用航空器从事除了国防、警察和海关等国家航空活动以外的航空活动，民用航空活动是航空活动的一部分，同时以“使用”航空器界定了它和航空制造业的界限，用“非军事等性质”表明了它和军事航空等国家航空活动不同。

旅游交通业： 旅游交通业是实现旅游者空间移动的各种交通工具、手段和服务的集合，特别是旅游交通要满足旅游者安全、方便、快捷、舒适、价廉等方面的需求，要求旅游交通业不仅要具有一般交通运输的功能，还要具有满足人们旅游需求的功能，并在交通工具、运输方式、服务特点等方面都形成旅游交通业的特色。

航班出港准点率： “准点率，又称正点率、航班正常率，是指航空旅客运输部门在执行运输计划时，航班实际出发时间与计划出发时间的较为一致的航班数量（即正常航班）与全部航班数量的比率，表征承运人运输效率和运输质量。”

航班着陆率： 航班着陆率的定义为每小时内机场安全着陆的航空器数量。

=城市经济水平+城市宜居水平+城市旅游水平 +机场评分+航空公司评分 +基于博弈论的机票销售模式 +两地疫情情况 +油费

=航班日内时间+航班距离离岗时间 +航线距离+直达与转机+舱位选择 +油费

基于时间序列的机票预测模型

基于ARMA平稳时间序列的机票预测模型

基于ARMA平稳时间序列机票价格预测模型

航班延误建模与流量分配方案

新冠肺炎对交通运输业影响的预测与分析

数据解析 | 新冠疫情对民航业与飞机制造业的影响分析

河南省交通旅游融合发展策略之总体思路与发展策略

原因1：受当前疫情影响，人们出行意愿普遍降低。此时上座率大幅萎缩，机票价格开始大幅度打折。

原因2：错峰出行影响了机票的价格。

原因3：停飞不代表没有成本。这里存在的成本主要体现在飞机的租赁成本、机场停机费、飞机的折旧维修成本，这些都是固定支出。如果飞机起飞的话，虽然存在着起降费，燃油费，机组人员员工成本等费用，但近些年因为民航开始采取减费和补贴政策，例如对燃油，起降费有优惠。既然这样，如果低价飞行的话至少还能抵消部分成本。

原因4：停飞会影响全球航班时刻资源的使用。

原因5：当前售卖的基本上是廉价航空机票。因为廉价航空一般会选择在运营费便宜的机场降落，有时不提供免费餐点等附加服务，所以总体成本相对更低。

原因6：航班除了客运还有货运和邮运，当前形势下，陆运交通并不方便，为了保证全国的物资调动，航空运输成为首选。

原因7：响应复工复产号召，必须要有部分航班保障。

【DEA模型讲解】购买机场前你应该会的挑选方法

作用：DEA（data envelopment analysis数据包络分析法）是运筹学和研究经济生产边界的一种方法。该方法一般被用来测量一些 决策部门的生产效率 。 对象：一个机场就是一个生产决策单元（DMU：decision making unit） 模型：CCR（导出综合效率 = 规模 + 纯技术）、BCC（导出技术效率） 输入指标matrix：航站楼面积，跑道长度，停机位数量，跑道数量 输出指标matrix：货运量，客运量，通航城市 目标函数：效率评价指数 = 输出综合 / 输入综合 约束条件：0<效率<1 分式规划模型-->线性规划模型-->对偶问题（求min-->求max） 规模报酬值 与1的大小关系 松弛变量：强有效、弱有效

深度分析：“上海第三机场”为什么最终选定南通，而苏州出局？

深度剖析！上海第三机场为何选南通？无锡、苏州落选最大原因竟是……

总结：拆迁费低，空域重叠率低，带动长三角发展薄弱的北面地区

数据来自于 METAR（METeorological Aerodrome Report）、TAF（Terminal Aerodrome Forecasts）和 SPECI（SPECIal weather report）， 其中 METAR 和 SPECI 通告了实际气象信息，TAF 报则表示了未来一段时间的预报信息。 TAF：

除机场传统生产统计系统（机场起降架次统计、机场业务量统计、机场吞吐量分析（分公司）、旅客流量流向统计等报表）外，大数据技术亦可在机场战略规划、航线布局与规划、旅客构成、飞行安全、航班正常率、机场建设规模、投资规模等机场运营管理中得到应用——例如机场生产统计系统，通过对机场业务生产量、流量流向等报表的历史数据以及对机场实际运营情况的分析，可以对机场的中远期的航空业务量进行预测，从而为机场规划、航线规划提供可靠的数据支持。 另外，大数据亦可应用在机场新航线开发及航线布局与规划方面......

有向加权机场网络 关键机场 时间延迟稳定性方法 ( Time Delay Stability Method，TDS)——延误步长分布和延误时间序列，可以看出两个机场的延误时间序列间存在规律性的有效延迟步长分布，说明从长期来看两个机场之间存在稳定的相关性。

[1]刘彤丹,王艳军.基于ITDS的机场网络构建及分析[J].航空计算技术,2019,49(06):38-43.

中国互联网发展状况统计报告2022在论文中引用包括注释和参考文献两部分。注释是作者自己的解释（转引的参考文献也可以放在注释里），参考文献仅需列出参考书或论文的名称、作者、出版社或发表的期刊、著作时间或期刊期数等。注释用圆圈1、2标注，放脚注，参考文献用[1][2]标注，放尾注。

奥运会临时超市网点设计模型（小三黑体,题目直接用竞赛试题题目,不必另起） 摘要 （一级标题，4号黑体，居中）（论文其他内容小4号宋体字，单倍行距，左侧装订）本文根据题目附录中提供的问卷调查数据，利用关系数据库查询语言，从不同侧面进行了准确统计，找出了运动会期间观众在出行方式、餐饮方式以及消费额（非餐饮）三方面所反映的规律：大部分（约72%）的观众坐公交和地铁出行；过半数（约52%）的观众选择西餐作为餐饮方式；绝大部分（约88%）的观众消费额在300以下，其中200到300之间人数约占44%。根据观众在出行方式、餐饮方式以及消费额（非餐饮）三方面所反映的规律，对不同消费档次（非餐饮）的观众进行统计，分别测算出题目（图2）中20个商区的人流量分布：A1：6.83% A2：5.09% A3：5.63% A4：6.19% A5：6.72% A6：11.73% A7：5.04% A8：4.49% A9：3.95% A10：3.40%B1：2.81% B2：2.26% B3：4.55% B4：3.95% B5：4.49% B6：7.27% C1：1.69% C2：2.60% C3：5.39% C4：5.84%在解决了问题1、2的基础上，对不同消费档次的观众赋予不同消费档次指数，然后，通过对综合购买力的分析以及对各消费档次观众的消费水平进行全面、综合考查，并以此为依据对问题3建立了线性优化模型，运用数学软件MATLAB编程对模型进行二维搜索，得到了模型最优解，设计出了各商区两种类型迷你超市网MS的分布方案： 商区网类型 A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10小MS个数 5 4 4 4 5 8 4 3 3 2大MS个数 5 4 4 5 5 9 4 4 3 3 商区网类型 B1 B2 B3 B4 B5 B6 C1 C2 C3 C4小MS个数 2 3 4 3 4 6 2 2 4 3大MS个数 2 1 3 3 3 5 1 2 4 5最后，通过综合分析，我们建立的模型能够准确描述各商区消费水平，得出两种不同类型MS个数分布基本均衡，既满足了奥运会期间的购物需求，又考虑了商业赢利。关键词（一级标题，四号黑体，居中）人流量；二维搜索；消费档次指数；线性优化模型；综合购买力（3－5个）（第一页只有摘要和关键词,而且论文从这一页开始编页号,页码居中）一． 问题的提出（一级标题，四号黑体，居中）2008年北京奥运会的建设工作已经进入全面设计和实施阶段。奥运会期间，在比赛主场馆的周边地区需要建设由小型商亭构建的临时商业网点，称为迷你超市（Mini Supermarket, 以下记做MS）网，以满足观众、游客、工作人员等在奥运会期间的购物需求，主要经营食品、奥运纪念品、旅游用品、文体用品和小日用品等。在比赛主场馆周边地区设置的这种MS，在地点、大小类型和总量方面有三个基本要求：满足奥运会期间的购物需求、分布基本均衡和商业上赢利。图1给出了比赛主场馆的规划图。作为真实地图的简化，在图2中仅保留了与本问题有关的地区及相关部分：道路（白色为人行道）、公交车站、地铁站、出租车站、私车停车场、餐饮部门等,其中标有A1-A10、B1-B6、C1-C4的黄色区域是规定的设计MS网点的20个商区。为了得到人流量的规律，一个可供选择的方法，是在已经建设好的某运动场（图3）通过对预演的运动会的问卷调查，了解观众（购物主体）的出行和用餐的需求方式和购物欲望。假设我们在某运动场举办了三次运动会，并通过对观众的问卷调查采集了相关数据，参照采集的数据，请你按以下步骤对图2的20个商区设计MS网点：1． 根据附录中给出的问卷调查数据，找出观众在出行、用餐和购物等方面所反映的规律。 2． 假定奥运会期间（指某一天）每位观众平均出行两次，一次为进出场馆，一次为餐饮，并且出行均采取最短路径。依据1的结果，测算图2中20个商区的人流量分布（用百分比表示）。3． 如果有两种大小不同规模的MS类型供选择，给出图2中20个商区内MS网点的设计方案（即每个商区内不同类型MS的个数），以满足上述三个基本要求。4． 阐明你的方法的科学性，并说明你的结果是贴近实际的。（图2，图3请见附录2）。二． 问题假设（一级标题，四号黑体，居中）1．奥运会期间（指某一天）每位观众平均出行两次，一次为进出场馆，一次为餐饮，并且出行均采取最短路径。2．观众在一天内的行程如下： 进场馆——>出场餐饮——>餐饮完回场馆——>出场馆且进场馆和出场馆路径相同，出场餐饮和餐饮完回场路径相同。3．出场餐饮与餐饮完回场馆时不考虑出行方式，只按餐饮方式采取最短路径。4．各场馆内进出口与看台一一对应（即进场时一个进口只能到达唯一确定看台，出场时一个出口对应唯一看台，看台之间不能相互跨越）。5．每位观众通过出行或餐饮路径上所有商区（包括看台出口所对的商区）。6．三个场馆人数固定（A区为10万人，B区为6万人，C区为4万人），每个看台人数固定，均为1万人（即商区A1、A2、A3、A4、A5、A6、A7、A8、A9、A10、B1、B2、B3、B4、B5、B6、C1、C2、C3、C4对应的二十个看台每个均为一万人）。7．观众在奥运期间的出行方式、餐饮方式、消费额档次均不变，且服从问卷调查所得规律。三． 假设合理性分析及说明（一级标题，四号黑体，居中）根据最短路径原则，观众从各车站或停车场到场馆往返路径相同；同理，餐饮往返路径也相同。因此只须考虑观众看完比赛从场馆到车站或停车场的路径（下称第一类路径）以及观众出场馆到达餐饮地点的路径（下称第二类路径）即可。即对各商区人流量只须计算这两类路径的人流量，各商区总人流量为观众走这两类路径人流量的2倍。为方便计算，本模型中人流量仅为第一类和第二类路径人流量之和。从图2可以看出，各场馆到餐饮地点或者无车可乘或者相距很近无须乘车，故在观众出场馆餐饮时只根据餐饮方式采取最短路径，忽略出行方式。四． 符号约定（一级标题，四号黑体，居中）W: 出行方式为公交（东西）；N: 出行方式为公交（南北）；E: 出行方式为地铁东；R: 出行方式为地铁西；P: 出行方式为私车；T: 出行方式为出租；C: 餐饮方式为中餐；F: 餐饮方式为西餐；B: 餐饮方式为商场；五． 模型建立与求解（一级标题，四号黑体，居中）1. 问题1求解根据附录中给出的问卷调查数据，我们利用数据库编程（Visual Basic ＋SQL关系数据查询语言）首先统计得出了三次问卷调查中按年龄、出行方式、餐饮方式、消费水平分档的各类人数，如表1所示。……………………………………………………………………………………………………………………………………………..为了能清楚看出观众在出行、用餐和购物等方面反映的情况，用百分比表示各出行方式、餐饮方式、消费额档次人群的分布情况，如表2所示：(略)………………………………………………….………………………………………………………………………………………………………2．问题2求解商区人流量与平均购物欲望是影响商区选址的主要因素。各商区人流量与观众出行方式、餐饮方式有关。商区人流量的消费档次水平分布，体现了该商区人流的平均购物欲望。因此，以消费档次水平为划分标准，分别按出行方式及餐饮方式对人群进行统计，不同消费档次水平人数及百分比表示如表3所示：……………………………………………..……………………………………………...……………………………………………3．问题3求解…………………………………………..………………………………………….商区Z的综合购买力（百万元）H ＝商区Z各个消费档次购买力之和。各个消费档次购买力为:该消费档次人流量╳消费档次指数根据以上标准可以建立以总出售能力最小作为目标函数的模型： Min f=m1╳( + + )+m2╳( + + )约束条件为： ╳m1+ ╳m2>= (i=1,2……10) ╳m1+ ╳m2>= (j=1,2……6) ╳m1+ ╳m2>= (k=1,2,3,4) , , , , , >=1且为整数 m1=1 && m1<=4 m2=m1+0.2; while m2<=7 s1=0;vlb=[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1];vub=[];a=[-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2];%b=[-20.1020,-13.4069,-15.3143,-16.7830,-18.4440,-35.2131,-16.7830,-15.0859,-13.4069,-11.7279,-10.0663,-8.3783,-13.4027,-10.0663,-11.7363,-21.7978,-5.9456,-7.7796,-14.9323,-17.3817];b=[-20.1027,-15.0825,-16.7618,-18.4591,-20.1203,-35.2161,-15.1094,-13.4121,-11.7328,-10.0535,-8.3921,-6.7038,-13.4033,-11.7418,-13.4121,-21.7996,-5.0290,-7.7802,-15.8503,-17.3827];c=[m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2];[x,lam]=lp(c,a,b,vlb,vub) for i=1:20 s1=s1+x(i)*m1+x(20+i)*m2; end if min_value>s1 min_value=s1; t=x; p=m1; q=m2; end m2=m2+0.2; end m1=m1+0.2;endplot(j,x);附录2:图二图三

2022mathorcup数学建模交不上论文会怎么样，如果数学建模交不上论文的话，可以找一下你们的老师跟她们沟通一下这样的问题，你的老师应该是可以理解的