Haozl觉得数学建模论文格式这么样设置
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备注※§等等字符都可以作为问题重述左边的。。。。。一级标题
所有段落一级标题设置成段落前后间距13磅
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农业化肥公司的生产与销售优化方案
摘 要 要求总分总
本文针对储油罐的变位识别与罐容表标定的计算方法问题，运用二重积分法和最小二乘法建立了储油罐的变位识别与罐容表标定的计算模型，分别对三种不同变位情况推导出的油位计所测油位高度与实际罐容量的数学模型，运用matlab软件编程得出合理的结论，最终对模型的结果做出了误差分析。
针对问题一要求依据图4及附表1建立积分数学模型研究罐体变位后对罐容表的影响，并给出罐体变位后油位高度间隔为1cm的罐容表标定值。我们作图分析出实验储油罐出现纵向倾斜时存在三种不同的可能情况，即储油罐中储油量较少、储油量一般、储油量较多的情况。针对于每种情况我们都利用了高等数学求容积的知识，以倾斜变位后油位计所测实际油位高度为积分变量，进行两次积分运算，运用MATLAB软件推导出了所测油位高度与实际罐容量的关系式。并且给出了罐体倾斜变位后油位高度间隔为1cm的罐容标定值（见表1），最后我们对倾斜变位前后的罐容标定值残差进行分析，得到样本方差为，这充分说明残差波动不大。我们得出结论：罐体倾斜变位后，在同一油位条件下倾斜变位后罐容量比变位前罐容量少。
表 1.1
针对问题二要求对于图1所示的实际储油罐，试建立罐体变位后标定罐容表的数学模型，即罐内储油量与油位高度及变位参数（纵向倾斜角度和横向偏转角度）之间的一般关系。利用罐体变位后在进/出油过程中的实际检测数据（附件2），根据所建立的数学模型确定变位参数，并给出罐体变位后油位高度间隔为10cm的罐容表标定值。进一步利用附件2中的实际检测数据来分析检验你们模型的正确性与方法的可靠性。我们根据实际储油罐的特殊构造将实际储油罐分为三部分，左、右球冠状体与中间的圆柱体。运用积分的知识，按照实际储油罐的纵向变位后油位的三种不同情况。利用MATLAB编程进行两次积分求得仅纵向变位时油量与油位、倾斜角的容积表达式。然后我们通过作图分析油罐体的变位情况，将双向变位后的油位与仅纵向变位时的油位建立关系表达式，从而得到双向变位油量与油位、倾斜角、偏转角的容积表达式。利用附件二的数据，采用最小二乘法来确定倾斜角、偏转角的值，用matlab软件求出、α=3.30，β=时总的平均相对误差达到最小，其最小值为0.0594。由此得到双向变位后油量与油位的容积表达式，从而确定了双向变位后的罐容表(见表2)。
本文主要应用MATLAB软件对相关的模型进行编程求解，计算方便、快捷、准确，整篇文章采取图文并茂的效果。文章最后根据所建立的模型用附件2中的实际检测数据进行了误差分析，结果可靠，使得模型具有现实意义。
关键词：罐容表标定；积分求解；最小二乘法；MATLAB；误差分
目 录
1 背景知识
1.1 相关数据
1.2 相关数据
1.3 问题概括
2 问题分析
3 模型假设
4 名词解释和符号说明
4.1 名词解释
4.2 符号说明
5 模型建立与求解
数据预处理
5.1 问题一的分析与求解
5.1.1 问题分析
5.1.2 模型Ⅰ0-1线性规划模型
5.1.3 模型求解
5.2 问题二的分析与求解
5.2.1 问题分析
5.2.2 模型Ⅱ客户满意度最优模型
5.2.3 模型求解
5.3 问题三的分析与求解
5.3.1 问题分析
5.3.2 模型Ⅲ 价格波动模型
5.3.3 模型求解
6 误差分析
6.1 误差分析
6.1.1 问题一的误差分析
6.1.2 问题二的误差分析
6.2 灵敏度分析
6.2.1 问题三的误差分析
6.2.2 问题四的误差分析
7 模型评价与推广
7.1 模型优点
7.2 模型缺点
7.3 模型推广
参考文献
附录
附录1
附录2
附录3
附录4
1 问题重述
1.1 背景知识
1.随着红外仪器技术的发展，更加稳定的电源、信号放大器、更灵敏的光子探测器、微型计算机等的发展使得近红外光谱区作为一段独立的且有独特信息特征的谱区得到了重视和发展。
2.近红外光谱 (Near infrared spectroscopy，NIRS)分析技术是近年来用于制药行业的过程分析技术（Process analytical technology，PAT），可直接对固体药品进行快速、无损检测。
3.样品中的特征吸收峰均来自于片芯和包衣材料，包衣材料与样品均有相同的特征吸收，所以建立的方法对肠溶片包衣厚度建模中的包衣材料定量分析具有专属性。
1.2 相关数据
(1) 同一条件下肠溶片片芯、样品及包衣各辅料的近红外光谱肠溶片近红外光谱图。
(2) 近红外检测包衣过程中选取的不同时间点对应的特征吸收值。
(3) 素片、最优包衣和包衣过程15个样本品、10种不同时刻共150样本点的吸收值。
1.3 问题概括
1.以肠溶片为研究对象，对近红外光谱的吸收波峰提取有效特征峰。
2.在提取的有效特征峰基础上，对素片、最优包衣和包衣过程三类所有样本点分类。
3.在已经分好类的前提下，对未知某一时刻包衣样本进行识别，以判别包衣厚度是否合适。
2 问题分析
总：
分： 问题分析中不给出结果，摘要中给出
如下范例：
本题是基于近红外线光谱以此来建立肠溶片最优包衣厚度终点判别，而本题提供了10个时刻和15个样本品共150个样本点的近红外线光谱图。首先对样本进行划分，针对每个时刻的15个样本，我们将每个时刻的前面10个样本乘以10种时刻共100个样本作为训练集，而每个时刻剩下的5种样本10种时刻共50个样本作为测试集，其次需要通过一种方法对近红外光谱的吸收波峰的训练集和测试集中提取有效特征峰，然后通过聚类分析方法对对素片、最优包衣和包衣过程三类的训练集进行分类。然后通过未知某一时刻包衣样本即测试集进行识别属于哪一类来检验我们的判别分析方法可行性。
对于问题一，采用主成分分析法针对测试集和训练集进行提取特征峰，为了便于分析，一般情况下提取2到3个主成分即特征峰，但是对于提取特征峰2还是3个，需要分2种情况进行讨论，以此建立模型Ⅰ。
