❤️2021 全国大学生数学建模❤️完整B 题思路分析_2021年全国大学生数学建模竞赛b题

题目

第一题思路

回归分析或相关性分析均可，但需要对每一种催化剂组合做分析，工作量有点大，建议就是选择回归分析即可，因为温度并不是一种具有代表性的指标因此相关性分析不建议使用，回归分析可采用线性回归或非线性回归的形式，先以温度为横坐标，乙醇转化率和C4 烯烃为纵坐标，观察数据分布在选择回归的方程，建立方程后进行描述即可，对于另一小问对附件 2 中 350 度时给定的催化剂组合在一次实验不同时间的测试结果进行分析也是类似的操作，不过此时不仅要考虑乙醇转化率、C4 烯烃的选择性其它的也要考虑进去。

所谓回归模型。用matlab画出温度与乙醇和C4 烯烃的点线图，拟合出曲线函数。最后用附录二数据去测试。
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第二题思路

要建立在第一题基础之上。采用控制变量看变化的基本思路，首先是找出各类催化剂之间的差距，如A1（200mg 1wt%Co/SiO2- 200mg HAP-乙醇浓度1.68ml/min）与A２（200mg 2wt%Co/SiO2- 200mg HAP-乙醇浓度1.68ml/min）的差距很明显A１是1wt%Co/SiO2而Ａ２是2wt%Co/SiO2，这种不同导致了A１和Ａ２在不同时间的乙醇转化率以及 C4 烯烃选择性的变化，因此则可以建立由Co 负载量变化引起的乙醇转化率以及 C4 烯烃选择性的变化量分别是多少，同样也能找到A1和Ａ３的不同点等等，均采用类似的分析即可，可以得到由于催化剂成分的变化所引起的乙醇转化率以及 C4 烯烃选择性的变化函数，该函数可通过线性与非线性方程构建。

第三题思路

第三问：求最大值max优化问题。求得不同催化剂在不同温度下与 C4 烯烃收率的关系公式，这里没说用量，可以就按比例，所有催化剂比例之和为 1，第一类变量为是否使用某种催化剂，第二类变量为使用的催化剂的用量，目标函数则为 C4 烯烃的综合收率)。周锦杰把数学公式写出来，我用代码直接求解，即可求得最佳温度与催化剂组合（大概用到粒子群算法、模拟退火算法、遗传算法，神经网络算法）。后面的350度就是在前面没有约束的情况下，增加一个约束条件，重新再求一次max.

第四题思路

建议不要瞎写数据，也不要抄袭别人的.第四问，一般做实验，初始条件间隔设大一点，是为了逐步找出最佳条件，这里可以采用黄金分割法这类方法去确定实验条件

最后

这仅仅是我目前的思路，并没有参考任何人的，有新的思路再到本文更新，相关知识点我大部分在我的数学建模专栏讲过。不能过多透露，否则帮助大家作弊了。需要资料，可以下面公共号扫码，给我公众号发送：数学建模。更多讲解，可看我专栏，虽然不是很全，应付建模够了。