针对黄色部分的问题，可以通过模拟随机误差后的数据，求位置均值来进行调整，也就是往各组音爆抵达时间(s)加入随机数，模拟个几十组或几百组，重新求解四个残骸在空中发生音爆时的位置和时间，看看与没加入误差前的差异是否明显，可以用单样本T检验来证明，分析差异。针对绿色部分的问题，同样是往各组音爆抵达时间(s)加入随机数，模拟个几十组或几百组，然后建立4个回归模型，用于预测发生音爆时的位置和时间，然后要求通

首先先对 57 个分拣中心未来 30 天每天进行预测，分析步骤如下：1. 数据预处理数据清洗：检查缺失值、异常值，并进行适当处理。对数据进行标准化或归一化，以消除量纲影响。特征工程：基于时间（例如星期、月份、季节）、历史货量等生成新的特征。例如，考虑节假日、工作日与周末的差异等。

由于传感器之间的间距是固定的（0.6米），可以将曲线分成多个小段，每段对应两个相邻传感器之间的距离。对于每一段，可以使用线性插值来估算中间点的曲率，然后使用这个曲率值来计算该段的积分。由于有离散的曲率值，可以使用数值积分来近似曲线的形状。然后，可以使用这个累积转角和传感器的初始位置来计算光纤在受力后的新位置。首先根据表 1 的波长测量数据和问题 1 中的曲率公式计算出了各个传感器点的曲率值。为了便

本次将全程提供国赛C题完整解题思路及代码，同时共享一些国赛论文模板等资料，需要的小伙伴可以关注一下，持续更新！本次C题是一道较为简单的统计分析题目，建议第一次参赛的小伙伴尽可能选择C题进行答题。思路：第一题是一个经典的统计分析提醒，首先先分析不同品类之间是否存在差异。思路：这是一道目标规划求解问题。

这些数 据涵盖各种主题，母亲的身体指标包括年龄、婚姻状况、教育程度、妊娠时间、 分娩方式，以及产妇心理指标CBTS（分娩相关创伤后应激障碍问卷）、EPDS （爱丁堡产后抑郁量表）、HADS（医院焦虑抑郁量表）和婴儿睡眠质量指标包括整晚睡眠时间、睡醒次数和入睡方式。请你建立婴儿的行为特征与母亲的身体指标与心理指标的关系模型。请你对 婴儿的睡眠质量进行优、良、中、差四分类综合评判，并建立婴儿综合睡眠质