【2023年APMCM亚太杯C题】完整代码+结果分析+论文框架

2023年APMCM亚太杯C题

  • 完整代码+结果分析+论文框架
  • 第一问
    • 问题分析
    • 技术文档
      • 1 基于AHP的新能源汽车发展影响因素分析
        • 1.1 AHP模型的构建
        • 1.2 AHP模型的求解
      • 2 基于自适应ARIMA-非线性回归模型的影响因素预测
        • 2.1 ARIMA模型的建立
        • 2.2 非线性回归模型的建立
        • 2.3 自适应混合ARIMA-非线性回归模型的建立
        • ARIMA模型的求解
        • 2.5 非线性回归模型的求解
    • 代码
  • 完成代码与论文获取

完整代码+结果分析+论文框架

新能源汽车是指采用先进的技术原理、新技术和新结构,以非常规车用燃料为动力源(非常规车用燃料是指汽油和柴油以外的燃料),并集成了先进的汽车动力控制和驱动技术的汽车。新能源汽车包括四大类型:混合动力电动汽车、纯电动汽车、燃料电池电动汽车和其他新能源汽车。作为新能源汽车的一种,新能源电动汽车因其低污染、低能耗、可调节用电高峰等特性,近年来得到了快速发展。包括电动公交车和7座以下家用电动汽车在内的新能源电动汽车受到了全球消费者和政府的青睐。
2011年以来,中国政府积极推动新能源电动汽车的发展,并制定了一系列优惠政策。新能源电动汽车产业取得了巨大的发展,逐渐成为继 "中国高铁 "之后的又一个中国符号。

目前已经完成全部的代码以及论文框架,有需要的小伙伴欢迎留言哦

第一问

分析影响中国新能源电动汽车发展的主要因素,建立数学模型,并说明这些因素对中国新能源电动汽车发展的影响。

问题分析

题目要求建立数学模型分析影响中国新能源电动汽车发展的主要因素。在该问中,题目并没有要求对数据进行收集处理,可理解为倾向于主观分析的题目。故在进行求解时需要做到两个方面:一、利用系统化的评判方法(如AHP)对影响因素进行分析,避免完全主观得出结论缺少理论依据;二、在选择讨论的因素时应当围绕新能源汽车的“发展”,而不是仅局限于“销量”,在这个部分可对下文的模型建立进行铺垫。

技术文档

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1 基于AHP的新能源汽车发展影响因素分析

1.1 AHP模型的构建

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1.2 AHP模型的求解

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2 基于自适应ARIMA-非线性回归模型的影响因素预测

在本章中,基于自适应ARIMA-非线性回归模型对表征新能源发展情况的三个因素未来十年的数值分别进行预测。并基于问题一中所构建的AHP模型求得的影响程度综合计算未来10年中国新能源电动汽车的发展情况。

2.1 ARIMA模型的建立

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2.2 非线性回归模型的建立

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2.3 自适应混合ARIMA-非线性回归模型的建立

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ARIMA模型的求解

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2.5 非线性回归模型的求解

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代码

clc
clear
A=xlsread('AHP判断矩阵.xlsx');
[n,n] = size(A);[V,D] = eig(A); %求矩阵A的全部特征值,构成对角阵D,并求A的特征向量构成V的列向量。
Max_eig = max(max(D));
[r,c]=find(D == Max_eig , 1);
disp('特征值法求权重的结果为:');
w=V(:,c) ./ sum(V(:,c));
disp( w )% % % % % % % % % % % % %下面是计算一致性比例CR的环节% % % % % % % % % % % % %
CI = (Max_eig - n) / (n-1);
RI=[0 0.0001 0.52 0.89 1.12 1.26 1.36 1.41 1.46 1.49 1.52 1.54 1.56 1.58 1.59];  %注意哦,这里的RI最多支持 n = 15
% 这里n=2时,一定是一致矩阵,所以CI = 0,我们为了避免分母为0,将这里的第二个元素改为了很接近0的正数
CR=CI/RI(n);
disp('一致性指标CI=');disp(CI);
disp('一致性比例CR=');disp(CR);
if CR<0.10disp('因为CR<0.10,所以该判断矩阵A的一致性可以接受!');
elsedisp('注意:CR >= 0.10,因此该判断矩阵A需要进行修改!');
end

完成代码与论文获取

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