1.2023全国大学生数学建模竞赛E题详解+Python代码源码(三)SARIMA模型
2.2023全国大学生数学建模竞赛-E 题思路详解+Python代码源码解析
3.毕业设计竞赛选题推荐 | 鸿蒙嵌入式物联网应用之智能垃圾桶项目实战（含文档及源码）
4.如何评价deepmind公布的竞赛可生成算法竞赛解题代码的alpha

2023全国大学生数学建模竞赛E题详解+Python代码源码(三)SARIMA模型

       本文主要讨论如何利用SARIMA模型预测分析未来两年某水文站水沙通量的变化趋势，并为该站制定最优采样监测方案。源码源码SARIMA模型是比赛处理具有季节性的平稳时间序列数据的有力工具，适用于描述周期性波动现象，竞赛如季节性时间序列数据。源码源码

       首先，比赛线材下料 源码本文回顾了平稳时间序列与白噪声序列的竞赛基本概念。平稳时间序列是源码源码指其统计特性不随时间变化的序列，而白噪声序列则是比赛一种随机序列，各期方差一致。竞赛这些概念对于理解季节性时间序列的源码源码特性至关重要。

       接着，比赛引入了季节时间序列模型（SARIMA），竞赛强调其在处理具有周期性波动的源码源码序列时的优越性。SARIMA模型在ARIMA模型的比赛基础上加入了季节性成分，使得其能够更好地捕捉和预测季节性变化。

       在SARIMA模型定义中，包含季节自回归（SAR）、季节差分（Sd）、APM固定翼源码季节移动平均（SMA）三个关键参数。这些参数对于模型的拟合和预测至关重要。通过合适的参数选择和模型调优，SARIMA模型可以有效地预测未来数据。

       建模过程中，包括数据预处理、平稳性检验、参数选择与模型诊断等步骤。首先，对时间序列数据进行平稳性校验和季节性差分操作。若数据非平稳，则通过差分操作使其平稳。同时，利用季节性差分消除季节性影响。随后，通过时序图观察序列的季节性、趋势性与周期性。

       通过季节性分解（seasonal_decompose）可以将时间序列分解为趋势、ex_dui源码季节性和残差三个部分，有助于直观理解数据特性。

       差分操作对于消除趋势和季节性有重要作用。通过自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图来估计模型参数，进而确定适当的p、d、q值。ADF检验用于验证时间序列的平稳性，若检验结果显著，表明序列平稳。

       基于以上步骤，可以建立SARIMA模型，实现对未来水沙通量的预测。模型建立后，需要进行诊断和调优，确保预测结果的准确性。最后，根据预测结果制定最优的java ui源码下载采样监测方案，以确保既能及时掌握水沙通量的动态变化，又能有效控制监测成本。

       本文提供了一套完整的方法论和理论框架，用于解决实际问题中的季节性时间序列预测与优化监测方案。通过深入分析数据特性、选择合适的模型参数与优化策略，可以为水文站的水沙通量管理提供科学依据。

全国大学生数学建模竞赛-E 题思路详解+Python代码源码解析

       全国大学生数学建模竞赛-E题：黄河水沙监测数据分析详解及Python代码解析

       竞赛爱好者们，E题解析来啦！博主有四年的建模经验，多次参赛并获奖，对模型原理和建模流程了如指掌。我承诺，每场数模竞赛后，我会在专栏分享最新思路和免费代码，以帮助大家。今天，我们将一起分析黄河水沙监测数据，spring redis源码分析探索时序预测和数据处理技术。

       首要任务是理解E题，它关注黄河水含沙量与时间、水位和水流量的关系，以及预测近六年总流量和排沙量。首先，处理原始数据，呈现相关性矩阵，观察水位和流量与含沙量的正相关性。接着，利用时间序列分析识别趋势，后续将分享预估含沙量的代码更新。

       对于第二问，我们应用时序预测模型，如季节性时序模型，这在数据具有季节性和循环波动特征时尤为适用。如果你对这类模型不熟悉，可以参考我的系列文章，深入理解并掌握时序预测技巧。

       在此过程中，我只需要你的支持，一个三连就足够了！请持续关注，获取更多实时的竞赛策略和代码分享。让我们共同进步，迎接数学建模的挑战！

毕业设计竞赛选题推荐 | 鸿蒙嵌入式物联网应用之智能垃圾桶项目实战（含文档及源码）

       智能垃圾桶项目案例，采用华清远见鸿蒙基础套餐（Hi鸿蒙开发板）+雷达控制模块（含舵机）作为硬件平台。项目功能设计如下：

       1. **感应功能**：通过红外感应或微波感应技术，当有物体或手靠近感应区时，盖子自动开启，离开后自动关闭，实现无需手动或脚踩操作。

       2. **卫生与环保**：减少细菌传播，避免异味和蚊虫滋生，降低环境污染，通过自动关闭功能减少能耗。

       项目实现内容包括：人体与垃圾桶的距离感知、OLED显示屏状态显示、人体靠近时自动开启盖子，远离时自动关闭。

       技术点涉及：人体距离感知技术、OLED显示屏驱动、智能设备自动化控制。

       项目整体框架：硬件平台搭建、传感器与执行器连接、软件编程实现功能。

       硬件平台：FS-Hi鸿蒙开发板，配备丰富的板载资源与拓展模块，支持鸿蒙系统。

       开发板优势：适用于物联网教学、学生毕设、个人学习及竞赛，配套教程、视频课程与项目案例。

       项目源码与文档领取：添加小元老师微信号(yyzlab)，获取智能垃圾桶项目完整配套文档及源码，还有鸿蒙物联网开发板相关资料。

如何评价deepmind公布的可生成算法竞赛解题代码的alpha

       深思科技公布了一款能够生成算法竞赛解题代码的AI，名为AlphaCode。这一技术的出现引起了编程界的广泛关注与讨论。

       AlphaCode的挑战在于理解竞赛题目的本质，此过程在代码生成过程中需要频繁回顾题目文本的上下文信息。相较于代码查重、代码互译和代码自动补全等任务，生成算法竞赛代码对于理解题目的要求更为深入。

       在CodeForces平台，已有多个静态的AI代理，它们具备提交记录，但目前尚未参与实际比赛。期待它们像AlphaMaster一样，真实参赛并挑战Div2级别的赛事。未来，AI可能在编程竞赛中取代人类选手，这一趋势正在逐步形成。但关于是否调整比赛规则以适应AI参赛，目前尚无确切信息。

       开发团队为AlphaCode准备的训练集主要来源于CodeForces、CodeChef、Atcoder等公开平台的选手提交源代码。Vjudge等平台也可能成为AI训练数据的宝贵资源。

       当前，AI生成代码主要使用C++和Python两种语言，前者应用广泛，后者则展现出更高的正确率。这可能与Python语法相对统一，使得代码风格相似，易于生成高质量代码。

       未来，AlphaCode有望学习Atcoder的代码库，尤其是ATL模板的使用，这将显著提升其解题能力。相较于依赖动态规划、数学解题和构造题的AI，理解并掌握图论题和数据结构题对AI来说更为可行。Atcoder的代码库中还包含非官方的Python版本，这为AI学习提供更多便利。

       总之，AlphaCode等AI技术的出现，推动了编程竞赛领域的变革，促进编程技能的深化，同时也为出题者提供了新的思考角度，旨在考察参赛者的智能与创新，确保比赛的公平性和挑战性。