2023年第九届数维杯国际大学生数学建模挑战赛

2023年第九届数维杯国际大学生数学建模挑战赛正在火热进行，小云学长又在第一时间给大家带来最全最完整的思路代码解析！！！

下面是数维杯B题思路解析：

前面三问主要是绘制趋势图、散点图等这些比较简单的统计学分析方法+差异性分析来判断影响程度。第四问则需要查找文献来找到机理模型，最后一问则需要建立预测模型。

（1）对于附件一中的每个热解组合，分析热解产物（焦油、水 、焦炭渣、合成气）的收率与相应热解组合的混合比的关系，并说明脱硫灰作为催化剂是否对促进棉秸秆、纤维素和木质素的热解有重要作用？

首先肯定是要对数据进行一个统计性数据分析：仔细观察附件I中的实验结果，特别关注不同混合比下的热解产品产率（焦油、水、焦渣、合成气）。

可以通过绘制图表来直观地表示混合比与热解产品产率之间的关系。例如，可以绘制混合比与焦油、水、焦渣、合成气产率的折线图或柱状图。根据数据分析和图表，解释不同混合比下的热解产品产率变化。尤其关注是否存在明显的趋势，以及脱硫灰是否在促进热解过程中发挥了重要作用。分析结果时，要考虑棉秆、纤维素和木质素的不同反应特性。看看脱硫灰对这些组分的影响是否一致，或者是否存在差异。还可以对数据进行拟合、因果检验等，线性拟合、二次、三次都是可以的，主要还是判断其相关性和变化趋势，来考虑是否有显著性影响。可以明确告诉你，是促进的积极作用。

（2）根据附件二，对于三种热解组合中的每一种，通过制作相应 的图像，讨论了热解组合的混合比对产率的影响，并解释了每组热解气体的影响。

这一问更像是对第一问的补充，和第一问思路大体一致：统计分析+比较分析+拟合。看起来更像是为了熟悉数据而设立的，对数据进行趋势分析即可。

（3）在相同比例的脱硫灰的催化作用下，CE和LG热解产物的产率 以及热解气组分的产率是否存在显著差异？请提供理由。

这个问题最主要的思路是差异性分析：常见的差异性分析有：独立样本t检验、方差分析、非参数检验等。通过差异性分析可以用来判断CE和LG在相同脱硫灰比例下的热解产物产率是否存在显著差异分析不同组分产率的变化，理解纤维素和木质素热解路径的差异。

（4）如何建立CE、LG等模型化合物的脱硫灰的催化反应机理模型 ，并建立反应动力学模型进行分析？

首先需要阅读文献理解棉秸秆热解过程中的化学反应机理，包括可能的反应路径、中间产物和最终产物。然后建立一个动力学模型。什么是动力学模型呢，说白了就是建立一个受N种因素影响的函数方程，复杂的可以根据文献知识建立起反应速率方程，简单的说白点就是回归分析（因为数据量较少，不能进行神经网络等深度学习）。参数就是问题一和二给的数据，通过回归分析或优化算法（如最小二乘法、遗传算法等）拟合模型与实验数据，确定最佳参数值。然后还要评判下模型的准确度，使用t检验或者其他方法。

(5)请使用数学模型或人工智能学习方法来制作在有限的数据条件下，对热解产物的产量或数量的预测。

这一问与第四问联系紧密，不推荐人工智能学习，因为数据太少。可以结合第四问的方程（函数模型）建立起一个预测模型，然后对数据进行预测即可。

完整版解题过程及代码，稍后继续给大家分享~

更多题目完整解析点击链接查看https://docs.qq.com/doc/DRExMV2