大家好呀，认证杯数学建模开始了，来说一下选题建议以及思路吧：
首先定下主基调，
本次mathorcup数学应用挑战赛推荐大家选择C题，难度方面：A≈B＞D＞C。
我们预计4.13日晚上前更新完毕C完整论文，其他题目不做。
精力有限，以下只是简略的图文版初步思路，更详细的视频版完整讲解请移步：
2024mathorcup妈妈杯详细思路讲解！（内含CB题代码和图片）_哔哩哔哩_bilibili
OK，接下来讲一下C和B题的思路。
C题物流网络分拣中心货量预测及人员排班
思路：
C题：
1. 货量预测
数据分析
· 首先，需要对历史货量数据进行详细的分析。这包括识别数据中的季节性变化、趋势、以及可能的周期性因素。
· 进行探索性数据分析（EDA），确定数据的分布、异常值、缺失值等。
模型建立
· 时间序列分析: 可以使用ARIMA模型、季节性ARIMA（SARIMA）或者指数平滑方法。这些模型能够很好地捕捉时间序列数据的趋势和季节性特征。
为每个分拣中心建立日预测模型。考虑到每个分拣中心的数据量和特征可能有所不同，我们需要先检查每个分拣中心的数据，然后为每个分拣中心独立建立模型。
1. 数据整理：将数据按分拣中心进行分组。
2. 模型建立：针对每个分拣中心的数据分别拟合SARIMA模型。
3. 模型评估：评估每个模型的性能，确保预测的准确性。
4. 预测：使用每个分拣中心的模型进行未来30天的日预测。
问题二
详细思路：
针对第二问，我们需要考虑新的运输线路变化并对未来30天每个分拣中心的每天及每小时货量进行预测。
分析步骤：
1. 数据整理：
o 加载并检查附件3和附件4的数据，这些数据包含了运输线路的平均货量和变化情况。
o 将附件1的货量数据与附件3和附件4的线路数据整合，分析线路变化对货量的潜在影响。
2. 建模策略：
o 时序分析：对每个分拣中心继续使用时序预测模型，如SARIMA，考虑到了时间依赖性。
o 线路调整因素：考虑线路变化对货量分配和预测的影响，可能需要调整模型以反映这些变化。
3. 模型调整：
o 根据附件3中的线路平均货量和附件4中的变化情况，调整每个分拣中心的预测模型。
o 如果某条线路的货量有显著变化，调整相关分拣中心的货量预测以反映这一变化。
4. 预测实施：
o 使用调整后的模型，为每个分拣中心预测未来30天每天及每小时的货量。
o 考虑使用模拟或其他统计方法来估计线路变化对货量预测的影响。
问题三：未来30天每个分拣中心每个班次的出勤人数安排
思路：
1. 数据整理与准备：
o 从问题二中获取每个分拣中心每天及每小时的货量预测数据。
o 确定每个班次的时间范围，并计算每个班次的总货量。
2. 人员需求估算：
o 根据正式工和临时工的小时人效（25包裹/小时和20包裹/小时），计算每个班次所需的最少人数。
o 优先考虑使用正式工，不足部分由临时工补充。
3. 优化模型建立：
o 目标是最小化总人天数，并尽量保持每天的实际小时人效均衡。
o 使用线性规划或整数规划来实现人员调度，确保每天的工作需求得到满足。
4. 执行与输出：
o 实施优化模型，得到每天每个班次的正式工和临时工出勤计划。
建模过程：
1. 定义变量：为每个分拣中心、每天、每个班次定义正式工和临时工的变量。
2. 构建约束：
o 每个班次的人员数量必须足以处理预测的货量。
o 正式工的使用应优先于临时工。
o 实现每天工作负载的平衡。
3. 目标函数：最小化总人天数，同时尝试平衡工作负载。
4. 求解优化问题：使用线性规划或整数规划求解器求解模型。
问题四：SC60分拣中心的详细排班计划
思路：
1. 数据预处理：
o 同样使用问题二的预测结果，特别关注SC60分拣中心。
o 计算SC60每个班次的货量需求。
2. 排班规则实施：
o 根据工作法规，设计班次安排，确保每名正式工的出勤率不超过85%，且连续出勤天数不超过7天。
3. 优化模型：
o 使用高级优化技术（如混合整数线性规划），考虑正式工和临时工的不同效率，安排每日班次。
o 目标是最小化人天数，平衡正式工的出勤率，确保小时人效均衡。
建模过程：
1. 定义变量：
o 对每名正式工每天的班次出勤定义一个二进制变量。
o 对每个班次的临时工数量定义一个整数变量。
2. 构建约束：
o 每名正式工每天只能安排一个班次，且连续工作不超过7天。
o 出勤天数不超过30天的85%。
o 每个班次的总人数必须满足货量处理需求。
3. 目标函数：最小化总人天数，并尽可能使正式工的出勤率均衡。
4. 求解优化问题：使用优化求解器求解模型，并将结果格式化输出。
再大概讲讲B题吧：
B：甲骨文智能识别中原始拓片单字自动分割与识别研究
B题：
1. 数据准备：
o 数据预处理：图像可能需要进行大小标准化、去噪、增强对比度等处理，以提高后续识别的准确性。
2. 文字分割：
o 分割方法选择：可以使用传统的图像处理方法如阈值分割、边缘检测等，或者使用深度学习中的卷积神经网络（CNN）来进行图像中文字的区域检测。
o 模型训练：如果选择使用机器学习方法，需要使用标注好的拓片图像训练模型，学习如何从复杂背景中分割出单个字符。
3. 文字识别：
o 识别技术选择：可以使用光学字符识别（OCR）技术，或者更高级的深度学习方法如循环神经网络（RNN）或变压器（Transformer）模型来进行字符识别。
o 模型训练和应用：同样，需要大量标注的数据来训练模型，然后用训练好的模型来识别新的拓片图像中的文字。
4. 模型优化与评估：
o 性能评估：使用如准确率、召回率和F1分数等统计指标来评估文字分割和识别的性能。
o 优化迭代：根据评估结果调整模型参数或尝试新的模型架构，以提高识别准确性。
5. 实现工具与技术：
o 编程语言：推荐使用Python，因为它在数据科学和机器学习领域有广泛的支持。
o 库和框架：可以使用OpenCV进行图像处理，TensorFlow或PyTorch进行深度学习模型的开发和训练。
接下来，我们将进行图像预处理步骤，通常包括：
1. 读取图像。
2. 转换为灰度图，以减少处理复杂度。
3. 应用阈值处理，以分离文字和背景。
4. 通过形态学操作如膨胀和腐蚀进一步优化图像。
给大家看一下目前部分结果：
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