江蘇省數學建模

❸ 江蘇省數學建模一等獎，江蘇省會給獎勵嗎學校給不給啊

學校肯定會給獎勵 省的給證書 恭喜你

❹ 全國大學生數學建模比賽（江蘇賽區）可以自己組隊參加嗎

首先，說的是全國大學生數學建模可比賽以自己組隊，但是必須經過學校老師的同版意，因權為是學校的老師以學校的名義報名並且交報名費。
只要參賽且能成功交上論文，就能獲成功參賽獎。
本人參加過兩次全國大學生數學建模，且獲省級二等獎兩次，有問題可以問我，希望你採納。嘿嘿

❺ 急急急，前天參加江蘇省數學建模答辯，答辯老師發現我們的模型有錯誤，我們還能拿國家二等獎嗎

看是多大的錯誤，對於論文的框架，分析和結論是否產生決定性影響，現在趕緊找資料來修改錯誤，看能不能說明這個錯誤的影響較小且是容易修改的

❻ 數學建模競賽江蘇省三等獎對考研復試有幫助嗎

國家獎的話會有一定幫助，單純的省獎幫助不大，畢竟建模國賽太水了，且社會版上的認可度不高，如權果是想考數學或者計算機方面的研究生，老師會酌情加印象分，其他專業就不好說了。加油↖(^ω^)↗，一切還是要靠自己實力的~

❼ 數學建模江蘇賽區頒獎

估計是不能。。在江西就是開學後好久才發的。。只要你們學校不扣的話就應該有獎金。。三等獎還100呢。。這樣一肯定有啦。。。

問下你們學校啊，我是覺得不能，因為我朋友的就是在快放暑假的時候才發的。。呵呵

❽ 江蘇省人口增長數學模型論文

中國人口增長預測的數學模型

摘要： 本文針對中國的實際情況及人口增長的主要特點建立了數學模型，分別對中國人口增長的中短期和長期趨勢做出預測。 文中共涉及兩個基本模型，灰色預測模型和基於系統要素法的預測模型。首先，由於人口增長的規律受到多種復雜因素的影響，可以先把人口系統看作一個灰色系統，通過對原始人口總數的生成處理來尋求人口總數變動的規律，得到具有較強規律性的數據序列，建立相應的優化灰色模型,從而預測人口總數的發展趨勢與未來狀態，同時採用殘差、關聯度、後驗差三種方法檢驗模型合理性。然後綜合考慮老齡化進程加速、出生人口性別比持續升高及鄉村人口城鎮化等因素的作用，建立了兩個基於系統要素法的子模型，分別用來做人口增長的中短期和長期預測。在初步只考慮老齡化（年齡構成）與出生人口性別比因素條件下，做出合理化假設，認為在短期內從鄉村遷往城鎮的人口數為零，建立要素法短期模型，採用多種方法擬合確定相關參數後，與原始數據相結合得到對於中短期人口總數的預測，並與灰色預測模型所得結果相互比較印證；進一步兼顧鄉村人口城鎮化的影響，基於系統要素法做長期預測時，加入了三個控制因子：總和生育率、出生人口性別比和鄉村與城鎮之間的人口遷移率，分別對三個因子進行單因素分析，考慮其不同取值對人口發展趨勢的影響，得到人口發展趨勢與三個控制因子的定量或定性關系，再結合政府可能採取的政策及控制力度，對人口發展趨勢做出長期預測。利用 Matlab 和 Excel 軟體聯合求解,給出各項指標下的圖表與曲線，有效的分析了各因素的作用，如人口金字塔圖直觀表明總和生育率對年齡結構的影響等。 最後，針對相應模型預測的可信性與有效性的分析指出模型的優缺點。 關鍵詞：人口預測、灰色預測、要素法、單因素分析 1
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目錄 1 問題的提出 ............................................................3 2 問題的分析 ............................................................3 3 模型假設及概念說明.....................................................34 符號說明 ...........................................................4 5 模型建立及求解........................ ...............................5 5.1 灰色預測模型 5.1.1 模型建立 ................... ............................... 5 5.1.2 模型求解及分析...............................................6 5.2 基於系統要素法的短期預測模型 5.2.1 模型建立.....................................................7 5.2.2 參數確定.....................................................8 5.2.3 模型求解與分析...............................................9 5.3 基於系統要素法的長期預測模型 5.3.1 模型建立.....................................................9 5.3.2 參數確定.....................................................9 5.3.3 模型求解與分析..............................................10 6 模型擴展 ...........................................................16 7 模型評價 ...........................................................16 8 參考文獻 ...........................................................17 9 附錄 ...........................................................17 2
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1問題的提出中國是一個人口大國，人口問題始終是制約我國發展的關鍵因素之一。近年來中國的人口發展出現了一些新的特點，例如，老齡化進程加速、出生人口性別比持續升高，以及鄉村人口城鎮化等因素，這些都影響著中國人口的增長。雖然我國自 1973 年全面推行計劃生育以來，生育率迅速下降，取得了一些舉世矚目的成就，一是實現了人口再生產類型的歷史性轉變、二是有效緩解了人口增長對經濟社會資源環境的壓力、三是人口素質狀況明顯改善、四是生育率下降導致人口撫養比下降 1/3 ，為經濟增長創造了 40年左右的「人口紅利 」期、五是為世界人口與發展做出了重要貢獻，但是人口發展面臨著的嚴峻挑戰仍然不容小視：人口總量持續增長影響全面建設小康社會目標的實現、人口素質難以適應日趨激烈的綜合國力競爭、人口結構性矛盾對社會穩定與和諧的影響日益顯現、人口調控和管理難度不斷加大，低生育水平面臨反彈風險。因此，根據已有數據，運用數學建模的方法，對中國人口做出分析和預測是一個重要問題。可以試從中國的實際情況和人口增長的上述特點出發，參考相關數據、搜索相關文獻和補充新的數據，建立中國人口增長的數學模型，並由此對中國人口增長的中短期和長期趨勢做出預測；並指出模型中的優點與不足之處。 2 問題的分析 本題是一個中國人口增長的預測問題。所謂預測，是指根據客觀事物的發展趨勢和變化規律對特定的對象未來發展的趨勢或狀態做出科學的推測和判斷。我們通過分析相關數據認識人口數量的變化規律，建立人口增長預測模型，做出較准確的預報，可以有效控制人口的增長，而這里需要考慮到中國的實際情況及人口增長中老齡化加速、出生人口性別比升高、農村人口城鎮化等的因素的影響，建立綜合考慮這些因素的模型對中國人口增長的趨勢做出預測。 預測都是建立在對以往數據的分析統計上做出事先的推測或測定，本題所給調查數據包括 2001 至 2005 年的市、鎮和鄉的不同性別的人在該類人口中所佔的百分比、各年齡段的死亡率及生育率，但這些相關信息往往具有不完全性，且個別數據有異常，在允許一定統計漏報率的條件下通過與國家統計局的一些相關數據[1]的比對提取所需數據並做出相應的簡化假設，從而建立相應模型。 首先是數據的分析，題給數據中關於市、鎮、鄉男女人口總數的數值所給統計指標不準確，統計數據的調查百分比也有偏差，通過網上查閱國家統計局相關資料獲得所需數據。在數據中可以統計獲得 01～05 年老齡化指標、出生性別比及城鎮化水平；從這 5年的數據里也可以得到市、鎮、鄉的總和生育率及各年齡段死亡率的指標進而預測以後的總和生育率及死亡率；另外從總的人口的變化趨勢可以基本判斷未來人口總數的走勢。 其次是模型的建立。利用資料中提取的數據和網上搜集到的信息，可以在考慮系統間因素對系統未來影響的預測建立要素法模型，同時也考慮灰色系統建立相應模型共同預測我國人口增長。最後分析了相關模型在預測時的應用上的優劣以及模型考慮長短 3 模型假設及概念說明 3.1 表中的統計數據具有代表性和典型性，即能正確反映01年至05年出生人口性別比及生育率和死亡率 3.2 表中的統計數據與實際情況大致相同，即數據具有正確性統計誤差很小 3
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見:http://203.208.39.99/custom?q=cache:45sk2ykWBZEJ:slcx.sci.bupt.cn/sxjm/paper/source/cumcm2007/cumcm0713.PDF+%E4%BA%BA%E5%8F%A3%E5%A2%9E%E9%95%BF%E6%95%B0%E5%AD%A6%E6%A8%A1%E5%9E%8B&cd=10&hl=zh-CN&ct=clnk&gl=cn&inlang=zh-CN&client=pub-4028758495497808&st_usg=ALhdy28zAGm70-RVSvqVBCMdTkCVsSC0Ug