现在 0 点、6 点、12 点、18 点各有一份未来 24 小时的光伏预报（附件 3），预报和实际（附件 2）有偏差。这一问的核心方法是滚动优化、模型预测控制（MPC），也就是预测、决策、拿新预测、再决策这种滚动推进。引入紧急购电：当计划买电加储能放电还是不够负载时，差额部分要紧急购电，价格是交易电价的 5 倍。建模上，你给每个时段加一个紧急购电变量，它的成本是正常电价的 5 倍，目标函数里一起最

特别注意：附录 3、4 里的 T 是开尔文温度，你前面算的是摄氏度，代入公式前要加 273.15，这个坑一踩结果全错。注意附录 2 里扩散系数 D 等于 7 乘 10 的负 9 次方再乘 e 的负 0.89C 次方，它是跟着水分浓度变的，所以这是非线性方程，要么显式处理、要么迭代，别当常数。药材长 25cm、半径才 2cm，长度是半径的 12 倍多，所以完全可以当成无限长圆柱处理，轴向的热和水分传

问题2 消解是核心，也是个 NP 难的东西——150 个用频计划，谁该平移、平移多少、谁该撤销，还要满足 A 类优先级最高、尽量少撤销、尽量少调整、幅度有限制这一堆目标，本质是个多目标组合优化，得靠整数规划（MILP）或者贪心加局部搜索、启发式（模拟退火、遗传）来解。物理、材料、化工、热能、机械、力学、数学这些专业的同学最对口，尤其学过传热学、或者写过偏微分方程数值解的。适合经管、统计、市场营销、

创新且实用的场景:优先选择前沿领域或行业痛点， 避免选择过于陈旧或无意义的场景。有必要清晰地阐述该场景的应用背景、行业价值以及解决问题的紧迫性。问题定义的清晰度:准确描述问题的核心目标(如成本最小化、效率最大化、精度优化等)、约束条件(如资源约束、逻辑约束、性能阈值等)以及关键变量，以确保该问题属于组合优化类别且适合进行Qubo建模。数据集的合理性:需要提供与问题对应的数据集。

为培养学生的创新意识以及运用数学方法与计算机技术解决实际问题的能力, 中国工业与应用数学学会全国大学生数学建模竞赛组委会决定举办 2025 高教社杯全国大学生数学建模竞赛 (以下简称竞赛)。欢迎各高等院校按照竞赛章程、参赛规则及相关规定组织学生积极报名参赛。

文件名：simulate_nonstationary_data.m% 模拟带有线性趋势和AR(1)噪声的非平稳时间序列% 输入参数：% N: 样本量（整数，生成数据的长度）% trend_coeff: 线性趋势斜率（标量，正值表示上升趋势，负值表示下降趋势）% ar_coeff: AR(1)噪声系数（标量，需满足|ar_coeff| < 1以保证噪声部分平稳）% 输出参数：% y: N×1列向量，

在分析过程中，首先需要考虑面积补偿，居民搬迁后的面积不能比原地块更小，而开发商最多能提供面积增加30%的产权地块，面积补偿应根据居民原有居住面积来决定。需要指出的是，居民的心理价位也会影响搬迁意愿，如果补偿无法达到居民的心理预期，他们可能会不愿意搬迁，因此开发商在设计补偿方案时需要合理评估居民的期望，确保补偿金额和方案能够满足他们的需求。若迁入地块距离居民的日常生活区域较远，或周边环境较为密集，可

两个典型例子是：郎平曾带领美国和中国的排球队获得冠军，以及有时颇具争议的体操教练贝拉·卡罗伊，他曾分别执教罗马尼亚和美国女队并取得了巨大的成功。同时，还提供了所有奥运会运动员的个人数据，包括他们的项目和结果（奖牌类型或未获奖）。人们常常预测最终的奖牌数，但这些预测通常不是基于历史的奖牌数据，而是在即将到来的奥运会开始前，运动员阵容已经确定后进行预测（例如：https://www.nielsen.c

建模哥非常包容我的无知，不管是训练时候还是正式比赛的时候，所有的模型都是他建的，一部分论文也是他写的，并且能把握着整道题的时间。泊松分布描述了在事件发生速率为常数的条件下，一段时间内一定数量事件发生的概率，因此可以描述一天内上传的一定数量的报告的概率。很佩服我队伍中的建模手。另一个原因是建模哥说的，他说始终感觉，C题是对数据的处理，而不是对过程的追踪（大概是这个意思）。看起来很离谱，于是我们抓出来

蒙特卡洛模拟算法是一种基于概率和统计理论的数值计算方法，通过随机抽样来近似复杂系统的概率问题。蒙特卡洛树搜索（MCTS）：一种用于决策过程的算法，与蒙特卡洛模拟不同，它构建了一个搜索树来评估决策的长期后果。数值积分方法：如Simpson法则、梯形法则，适用于连续函数积分，但对高维问题效率较低。拉斯维加斯算法：一种随机化算法，使用随机性来寻找问题的解，但不保证找到最优解。解析解法：对于某些问题，解析