数学建模比赛中使用Origin绘图时，官方要求提交原始项目文件而非伪造绘图代码。根据2026年竞赛规范，附录需列明支撑材料清单，包括源程序、交互式软件项目文件等。获奖案例显示，像Origin、EViews这类交互式软件只需提交原始项目文件（如.opju）及配套数据，无需转换不存在源码。建议按功能分类组织支撑材料包（计算程序、原始数据、Origin项目、结果图），并在附录中如实说明文件用途和复现方法

超效率DEA模型是对传统CCR-DEA的改进，解决了多个决策单元(DMU)同时效率值为1而无法排序的问题。其核心思想是在评价某个DMU时将其自身排除，用其他DMU构建前沿面，使原本有效的单元也能通过θ值(可大于1)进行效率比较。该模型通过线性规划求解，自动计算θ和规模效益G，其中G可判断投入规模合理性。应用时通过θ值评估节能减排效率，通过投入松弛变量S⁻识别资源浪费环节。论文使用Python实现模

本文提出了一种基于熵权法-TOPSIS（EWM-TOPSIS）的潜水器搜寻设备综合评价方法。研究首先建立包含采购成本、维护成本、可用性概率、搜救效率和环境感知能力等5个关键指标的评价体系，对8种备选设备进行量化分析。通过熵权法客观计算各指标权重，并采用TOPSIS方法对设备进行排序。结果表明，声呐系统、遥控潜水器（ROV）和自主水下航行器（AUV）综合表现最优，建议作为母船核心装备组合。该方法创新

本文系统介绍了时间序列分析中的ARIMA模型族与现代时序模型，通过核心思想、适用场景和代码示例对比各方法差异。ARIMA模型族包括基础ARIMA、季节性SARIMA和引入外生变量的ARIMAX，分别适用于无周期单变量、固定周期和已知外部因素场景。现代模型部分涵盖Facebook的Prophet（商业指标预测）、TBATS（多周期自动识别）和VAR/VECM（多变量联合分析）。文章通过7大模型对比表

本文系统梳理了时间序列预测中常用的神经网络模型及其特点。从基础的MLP、RNN，到改进的LSTM、GRU，再到Seq2Seq+Attention、TCN、Transformer及其变体，最后介绍N-BEATS和DeepAR等特殊模型。文章通过生活类比解释各类模型的原理，分析其优缺点和适用场景：MLP简单但忽略时序；RNN有记忆但存在梯度消失；LSTM通过三道门控制记忆；GRU是精简版LSTM；Se