B站其他导师数学建模资料汇总！

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B站其他导师数学建模资料汇总！

├── 01 AI+（Gemini3）速成课资料
│　 ├── 01 最新最强AI！Gemini3：数学建模2小时极限速成课
│　 │　 ├── APACM　B题（中文）.pdf
│　 │　 ├── APACM-B题模版.docx
│　 │　 ├── Gemini3在数模中的使用.pptx
│　 │　 ├── PDMS_Emissivity_Results.xlsx
│　 │　 ├── SensitivityAnalysis.m
│　 │　 ├── question1.m
│　 │　 ├── question1.xlsx
│　 │　 ├── question2.m
│　 │　 ├── question3.m
│　 │　 ├── question3_Ag.xlsx
│　 │　 ├── question3_SiO2.xlsx
│　 │　 ├── question3_TiO2.xlsx
│　 │　 ├── question4.m
│　 │　 ├── 提示词模版.docx
│　 │　 ├── 硅太阳能电池抗反射和辐射冷却双功能镀膜设计-dualpdf
│　 │　 └── 通过24小时昼夜循环辐射冷却至深冰点以下温度-dual.pdf
│　 └── 02 Gemini3数学建模零基础速成课
│　　　 └── Gemini3建模讲义.pdf
├── 02 2026数学建模美赛突击速成课（1小时+3小时+4小时+5小时）
│　 ├── 01 2026美赛！挑战4小时拿下美赛M奖
│　 │　 └── 美赛4h速通课PPT(1).pptx
│　 ├── 02 强烈推荐！数学建模美赛突击速成课（5小时）
│　 │　 ├── 0.分析赛题
│　 │　 │　 ├── 数学建模赛中阶段省心小指南.docx
│　 │　 │　 └── 数学建模赛题分析与算法选择指南.md
│　 │　 ├── 1.数据预处理
│　 │　 │　 ├── 案例结果
│　 │　 │　 │　 ├── 1.缺失值处理_对比图.png
│　 │　 │　 │　 ├── 1.缺失值处理_结果.csv
│　 │　 │　 │　 ├── 10.斯皮尔曼相关系数_结果.csv
│　 │　 │　 │　 ├── 10.特征与目标关系.png
│　 │　 │　 │　 ├── 10.皮尔逊相关系数_结果.csv
│　 │　 │　 │　 ├── 10.相关性分析_对比图.png
│　 │　 │　 │　 ├── 11.方差分析_对比图.png
│　 │　 │　 │　 ├── 11.方差分析_结果.csv
│　 │　 │　 │　 ├── 12.卡方检验_对比图.png
│　 │　 │　 │　 ├── 12.卡方检验_结果.csv
│　 │　 │　 │　 ├── 12.期望频数_结果.csv
│　 │　 │　 │　 ├── 13.PCA解释方差比_图.png
│　 │　 │　 │　 ├── 13.PCA降维_对比图.png
│　 │　 │　 │　 ├── 13.PCA降维_结果.csv
│　 │　 │　 │　 ├── 2.异常值处理_位置对比.png
│　 │　 │　 │　 ├── 2.异常值处理_对比图.png
│　 │　 │　 │　 ├── 2.异常值处理_结果.csv
│　 │　 │　 │　 ├── 3.重复值处理_对比图.png
│　 │　 │　 │　 ├── 3.重复值处理_结果.csv
│　 │　 │　 │　 ├── 4.极差标准化_对比图.png
│　 │　 │　 │　 ├── 4.极差标准化_特征对比.png
│　 │　 │　 │　 ├── 4.极差标准化_结果.csv
│　 │　 │　 │　 ├── 5.Zscore标准化_对比图.png
│　 │　 │　 │　 ├── 5.Zscore标准化_结果.csv
│　 │　 │　 │　 ├── 6.顺序编码_结果.csv
│　 │　 │　 │　 ├── 7.标签编码_结果.csv
│　 │　 │　 │　 ├── 8.独热编码_结果.csv
│　 │　 │　 │　 ├── 9.特征构造_对比图.png
│　 │　 │　 │　 └── 9.特征构造_结果.csv
│　 │　 │　 ├── 1.缺失值处理.py
│　 │　 │　 ├── 10.相关性分析.py
│　 │　 │　 ├── 11.方差分析.py
│　 │　 │　 ├── 12.卡方检验.py
│　 │　 │　 ├── 13.PCA降维.py
│　 │　 │　 ├── 2.异常值处理.py
│　 │　 │　 ├── 3.重复值处理.py
│　 │　 │　 ├── 4.极差标准化.py
│　 │　 │　 ├── 5.Zscore标准化.py
│　 │　 │　 ├── 6.顺序编码.py
│　 │　 │　 ├── 7.标签编码.py
│　 │　 │　 ├── 8.独热编码.py
│　 │　 │　 ├── 9.特征构造.py
│　 │　 │　 └── 数据预处理教学案例.md
│　 │　 ├── 10.课程视频
│　 │　 │　 ├── 0.课程导论.mp4
│　 │　 │　 ├── 1.赛题分析.mp4
│　 │　 │　 ├── 10赛中规划.mp4
│　 │　 │　 ├── 2.数据处理.mp4
│　 │　 │　 ├── 3.评价模型.mp4
│　 │　 │　 ├── 4.分类模型.mp4
│　 │　 │　 ├── 5.聚类模型.mp4
│　 │　 │　 ├── 6.预测模型.mp4
│　 │　 │　 ├── 7.数学规划.mp4
│　 │　 │　 ├── 8.图论规划.mp4
│　 │　 │　 ├── 9.写作专题.mp4
│　 │　 │　 └── 课表.xlsx
│　 │　 ├── 2.评价模型
│　 │　 │　 ├── 案例结果
│　 │　 │　 │　 ├── 1.层次分析法权重结果.png
│　 │　 │　 │　 ├── 2.熵权法权重结果.png
│　 │　 │　 │　 ├── 3.TOPSIS贴近度结果.png
│　 │　 │　 │　 ├── 3.TOPSIS雷达图结果.png
│　 │　 │　 │　 ├── 4.灰色关联度柱状图.png
│　 │　 │　 │　 └── 4.灰色关联度热力图.png
│　 │　 │　 ├── 1.层次分析法主观制定权重.py
│　 │　 │　 ├── 2.熵权法客观制定权重.py
│　 │　 │　 ├── 3.TOPSIS评价算法.py
│　 │　 │　 ├── 4.灰色关联度分析.py
│　 │　 │　 └── 评价模型教学课件.md
│　 │　 ├── 3.分类模型
│　 │　 │　 ├── 案例结果
│　 │　 │　 │　 ├── 1.逻辑回归ROC曲线.png
│　 │　 │　 │　 ├── 1.逻辑回归混淆矩阵.png
│　 │　 │　 │　 ├── 1.逻辑回归特征重要性.png
│　 │　 │　 │　 ├── 2.XGBoost多分类ROC曲线.png
│　 │　 │　 │　 ├── 2.XGBoost混淆矩阵.png
│　 │　 │　 │　 └── 2.XGBoost特征重要性.png
│　 │　 │　 ├── 1.逻辑回归二分类.py
│　 │　 │　 ├── 2.XGBoost多分类.py
│　 │　 │　 └── 分类模型教学课件.md
│　 │　 ├── 4.聚类模型
│　 │　 │　 ├── 案例结果
│　 │　 │　 │　 ├── 1.一维K-means聚类结果.png
│　 │　 │　 │　 ├── 1.一维K-means肘部法则.png
│　 │　 │　 │　 ├── 2.二维K-means不同K值效果.png
│　 │　 │　 │　 ├── 2.二维K-means聚类结果.png
│　 │　 │　 │　 ├── 2.二维K-means肘部法则.png
│　 │　 │　 │　 ├── 3.高维K-means_PCA方差贡献率.png
│　 │　 │　 │　 ├── 3.高维K-means聚类结果_2D.png
│　 │　 │　 │　 ├── 3.高维K-means聚类结果_3D.png
│　 │　 │　 │　 └── 3.高维K-means肘部法则.png
│　 │　 │　 ├── 1.一维K-means聚类.py
│　 │　 │　 ├── 2.二维K-means聚类.py
│　 │　 │　 ├── 3.高维K-means聚类.py
│　 │　 │　 └── 聚类模型教学课件.md
│　 │　 ├── 5.预测模型
│　 │　 │　 ├── 案例结果
│　 │　 │　 │　 ├── 1.线性回归残差图.png
│　 │　 │　 │　 ├── 1.线性回归特征系数.png
│　 │　 │　 │　 ├── 1.线性回归真实值vs预测值.png
│　 │　 │　 │　 ├── 2.灰色预测原始数据vs预测值.png
│　 │　 │　 │　 ├── 2.灰色预测残差图.png
│　 │　 │　 │　 ├── 2.灰色预测相对误差图.png
│　 │　 │　 │　 ├── 3.ARIMA_ACF_PACF.png
│　 │　 │　 │　 ├── 3.ARIMA一阶差分.png
│　 │　 │　 │　 ├── 3.ARIMA原始时序数据.png
│　 │　 │　 │　 ├── 3.ARIMA未来预测.png
│　 │　 │　 │　 ├── 3.ARIMA残差.png
│　 │　 │　 │　 ├── 3.ARIMA残差分布.png
│　 │　 │　 │　 └── 3.ARIMA训练集测试集预测值对比.png
│　 │　 │　 ├── 1.线性回归预测.py
│　 │　 │　 ├── 2.灰色预测.py
│　 │　 │　 ├── 3.ARIMA时序预测.py
│　 │　 │　 └── 预测模型教学课件.md
│　 │　 ├── 6.数学规划
│　 │　 │　 ├── 案例结果
│　 │　 │　 │　 ├── 1.线性规划生产计划.png
│　 │　 │　 │　 ├── 1.线性规划设备利用率.png
│　 │　 │　 │　 ├── 2.非线性规划成本曲线.png
│　 │　 │　 │　 ├── 2.非线性规划成本组成.png
│　 │　 │　 │　 ├── 3.整数规划成本覆盖关系.png
│　 │　 │　 │　 ├── 3.整数规划选址结果.png
│　 │　 │　 │　 ├── 4.多目标规划帕累托前沿.png
│　 │　 │　 │　 ├── 4.多目标规划生产方案.png
│　 │　 │　 │　 ├── 5.动态规划成本分布.png
│　 │　 │　 │　 ├── 5.动态规划生产计划.png
│　 │　 │　 │　 ├── 6.遗传算法结果.png
│　 │　 │　 │　 ├── 7.粒子群优化算法结果.png
│　 │　 │　 │　 └── 8.模拟退火算法结果.png
│　 │　 │　 ├── 1.线性规划.py
│　 │　 │　 ├── 2.非线性规划.py
│　 │　 │　 ├── 3.整数规划.py
│　 │　 │　 ├── 4.多目标规划.py
│　 │　 │　 ├── 5.动态规划.py
│　 │　 │　 ├── 6.遗传算法.py
│　 │　 │　 ├── 7.粒子群优化算法.py
│　 │　 │　 ├── 8.模拟退火算法.py
│　 │　 │　 ├── 数学规划模型教学课件.md
│　 │　 │　 └── 数学规划模型教学课件.pdf
│　 │　 ├── 7.图论规划
│　 │　 │　 ├── 案例结果
│　 │　 │　 │　 ├── 1.单元最短路径Dijkstra算法.png
│　 │　 │　 │　 ├── 1.单元最短路径原始图.png
│　 │　 │　 │　 ├── 2.多源最短路径Floyd算法.png
│　 │　 │　 │　 ├── 2.多源最短路径原始图.png
│　 │　 │　 │　 ├── 3.最小生成树Kruskal算法.png
│　 │　 │　 │　 ├── 3.最小生成树Prim算法.png
│　 │　 │　 │　 ├── 3.最小生成树原始图.png
│　 │　 │　 │　 ├── 4.旅行商问题动态规划算法.png
│　 │　 │　 │　 ├── 4.旅行商问题原始图.png
│　 │　 │　 │　 ├── 4.旅行商问题最近邻算法.png
│　 │　 │　 │　 ├── 5.迷宫问题路径.png
│　 │　 │　 │　 ├── 6.流量问题最大流.png
│　 │　 │　 │　 └── 7.最小费用流量问题.png
│　 │　 │　 ├── 1.单元最短路径.py
│　 │　 │　 ├── 2.多源最短路径.py
│　 │　 │　 ├── 3.最小生成树.py
│　 │　 │　 ├── 4.旅行商问题.py
│　 │　 │　 ├── 5.迷宫问题.py
│　 │　 │　 ├── 6.流量问题.py
│　 │　 │　 ├── 7.最小费用流量问题.py
│　 │　 │　 └── 图论规划教学课件.md
│　 │　 ├── 8.美赛写作专题
│　 │　 │　 ├── 美赛-协作latex模板
│　 │　 │　 │　 ├── figures
│　 │　 │　 │　 │　 ├── example-image-a.pdf
│　 │　 │　 │　 │　 ├── example-image-b.pdf
│　 │　 │　 │　 │　 ├── example-image-c.pdf
│　 │　 │　 │　 │　 ├── mcmthesis-logo.pdf
│　 │　 │　 │　 │　 └── qrcodewechat.jpg
│　 │　 │　 │　 ├── 0.abstract.tex
│　 │　 │　 │　 ├── 1.part-1.tex
│　 │　 │　 │　 ├── 2-1.part-2-1.tex
│　 │　 │　 │　 ├── 2-2.part-2-2.tex
│　 │　 │　 │　 ├── 2.part-2.tex
│　 │　 │　 │　 ├── 3.part-3.tex
│　 │　 │　 │　 ├── 4.AI.tex
│　 │　 │　 │　 ├── main.aux
│　 │　 │　 │　 ├── main.log
│　 │　 │　 │　 ├── main.out
│　 │　 │　 │　 ├── main.pdf
│　 │　 │　 │　 ├── main.tex
│　 │　 │　 │　 ├── main.toc
│　 │　 │　 │　 ├── mcmthesis.cls
│　 │　 │　 │　 └── mcmthesis.dtx
│　 │　 │　 └── 美赛LaTeX模板使用指南.md
│　 │　 ├── 9.赛中规划与技巧
│　 │　 │　 └── 美国大学生数学建模赛中规划.md
│　 │　 ├── 课程大纲与导论.html
│　 │　 └── 课程大纲与导论.md
│　 ├── 03 2026美赛！3小时速成课！零基础入门美赛
│　 │　 ├── 代码
│　 │　 │　 ├── 七、综合实战：复杂优化问题建模.ipynb
│　 │　 │　 ├── 三、现代优化算法精讲.ipynb
│　 │　 │　 ├── 二、高级规划模型.ipynb
│　 │　 │　 ├── 五、预测模型深度应用.ipynb
│　 │　 │　 ├── 六、数据建模高级技巧.ipynb
│　 │　 │　 └── 四、综合评价模型进阶.ipynb
│　 │　 └── 美赛速成-总.pptx
│　 └── 04 2026美赛1小时极限冲击M奖
│　　　 └── 冲击M奖课件.pptx
├── 03 数学建模美赛O奖（特等奖）大佬经验分享课！
│　 ├── 2026美赛OF奖大佬获奖经验分享
│　 └── 2026美赛O奖大佬经验分享课
│　　　 ├── 利用matlab快速实现机器学习_.pptx
│　　　 ├── 如何系统学习数学建模并备战竞赛.pptx
│　　　 └── 美赛写作模版（摘要、假设、图、表、公式、优缺点、总结）.pdf
├── 04 2026数学建模美赛绘图课程
│　 ├── 01 数学建模美赛超级精美绘图速成课！Origin软件绘图速成课！
│　 │　 ├── 2023 年 1 月全国城市空气质量报告 3版.xlsx
│　 │　 ├── LaTeX.opx
│　 │　 ├── 模版--Latex公式的插入.opju
│　 │　 ├── 模版--三维柱状图.opju
│　 │　 ├── 模版--权重雷达图.opju
│　 │　 ├── 模版--相关系数图.opju
│　 │　 ├── 模版--雨云图.opju
│　 │　 ├── 第3次录播课PPT.pptx
│　 │　 ├── 网球比赛的赛果预测及球员分析_张蓉.pdf
│　 │　 └── 网球比赛获胜的概率数据.xlsx
│　 ├── 02 2026数学建模美赛！AI绘图！O奖绘图！
│　 │　 ├── Nanobana学术插图绘制实操PPT大纲.pptx
│　 │　 ├── _____________________6m402e9oi.png
│　 │　 ├── _____________________6plun04fg.png
│　 │　 ├── _____________________q4t2o88r4.png
│　 │　 ├── _____________________uzrfptq4g (1).png
│　 │　 └── 数学建模流程图生成指南.md
│　 └── 03 2026美赛必备绘图软件及基础绘图速成课
│　　　 └── ppt.pptx
├── 05 2026数学建模美赛论文写作速成课
│　 ├── 01 2026美赛！摘要及论文写作超高质量两小时速成课！
│　 │　 ├── 2026美赛摘要及论文写作速成课（讲稿）(1).pptx
│　 │　 ├── MCM_Latex2025(1).zip
│　 │　 └── 美赛模板(1).docx
│　 ├── 02 2026美赛冲刺必备！！AI赋能美赛论文+英文优化与表达升级
│　 │　 ├── Latex_Tutorial
│　 │　 │　 ├── figures
│　 │　 │　 │　 ├── cnn.jpg
│　 │　 │　 │　 └── fire_Simulation.jpg
│　 │　 │　 ├── Template.tex
│　 │　 │　 └── main.tex
│　 │　 └── 2026_MCM_AI_English_1h.pptx
│　 └── 03 2026美赛！美赛论文写作突击速成课
│　　　 ├── 优秀论文参考
│　　　 │　 ├── 2403774.pdf
│　　　 │　 ├── 2425454.pdf
│　　　 │　 ├── 2501909.pdf
│　　　 │　 ├── 2504218.pdf
│　　　 │　 ├── 2505199.pdf
│　　　 │　 ├── 2510862.pdf
│　　　 │　 ├── 2511565.pdf
│　　　 │　 ├── 2515235.pdf
│　　　 │　 ├── 2516178.pdf
│　　　 │　 └── 2521556.pdf
│　　　 ├── 《美赛论文写作》突击速成课.pptx
│　　　 └── 数学建模论文模板-英文比赛.doc
├── 06 2026数学建模美赛latex排版急救速成课
│　 └── figures
│　　　 ├── cnn.jpg
│　　　 └── fire_Simulation.jpg
├── 07 2025年美赛真题解析与代码复现课程
│　 ├── 01 2025年美赛C题真题解析与代码复现
│　 │　 ├── .idea
│　 │　 │　 ├── inspectionProfiles
│　 │　 │　 │　 └── profiles_settings.xml
│　 │　 │　 ├── .gitignore
│　 │　 │　 ├── .name
│　 │　 │　 ├── 25美赛教程.iml
│　 │　 │　 ├── misc.xml
│　 │　 │　 └── workspace.xml
│　 │　 ├── 代码使用数据
│　 │　 │　 ├── 2028_predictions2.xlsx
│　 │　 │　 ├── 2028_predictions_calibration4.xlsx
│　 │　 │　 ├── 2028_predictions_with_stacking_country_ci.xlsx
│　 │　 │　 ├── 2028主成分预测.xlsx
│　 │　 │　 ├── MedalEfficiencyByNOC.xlsx
│　 │　 │　 ├── NOC_CHN_Sport_Basketball_Event_Basketball Men's Basketball.xlsx
│　 │　 │　 ├── arima.xlsx
│　 │　 │　 ├── olympic_hosts_summary.csv
│　 │　 │　 ├── summerOly_hosts.csv
│　 │　 │　 ├── summerOly_medal_counts.csv
│　 │　 │　 ├── summerOly_medal_counts_cleaned.csv
│　 │　 │　 ├── summerOly_medal_counts_cleaned_grouped_by_country.csv
│　 │　 │　 ├── summerOly_medal_counts_cleaned_grouped_by_country_with_noc.xlsx
│　 │　 │　 ├── top_three_sports_per_country_formatted.xlsx
│　 │　 │　 ├── 从未获得过奖牌的国家.xlsx
│　 │　 │　 ├── 信息增益.xlsx
│　 │　 │　 ├── 国家特征汇总+奖牌.xlsx
│　 │　 │　 ├── 奖牌统计.xlsx
│　 │　 │　 ├── 奖牌统计_分析结果.xlsx
│　 │　 │　 ├── 奥运会各国各Sport人数统计.xlsx
│　 │　 │　 ├── 映射.xlsx
│　 │　 │　 ├── 问题2python数据.xlsx
│　 │　 │　 ├── 问题二数据.xlsx
│　 │　 │　 └── 预处理后summerOly_athletes.xlsx
│　 │　 ├── 代码源码
│　 │　 │　 ├── .idea
│　 │　 │　 │　 ├── inspectionProfiles
│　 │　 │　 │　 │　 └── profiles_settings.xml
│　 │　 │　 │　 ├── modules.xml
│　 │　 │　 │　 └── 代码源码.iml
│　 │　 │　 ├── 数据预处理 举办国统计.py
│　 │　 │　 ├── 数据预处理 奖牌增长趋势及动态变化.py
│　 │　 │　 ├── 数据预处理 奖牌排序清楚空字符串.py
│　 │　 │　 ├── 数据预处理 奖牌效率.py
│　 │　 │　 ├── 数据预处理 无奖牌.py
│　 │　 │　 ├── 数据预处理 更改映射.py
│　 │　 │　 ├── 数据预处理 问题二数据筛选.py
│　 │　 │　 ├── 数据预处理 项目集中度.py
│　 │　 │　 ├── 数据预处理 首次获奖检验.py
│　 │　 │　 ├── 问题1 arima模型.py
│　 │　 │　 ├── 问题1 pca分析.py
│　 │　 │　 ├── 问题1 svm+随机森林预测.py
│　 │　 │　 ├── 问题1 信息增益.py
│　 │　 │　 ├── 问题1 置信区间.py
│　 │　 │　 ├── 问题1 置信区间绘图.py
│　 │　 │　 ├── 问题2 SVM+随机森林模型.py
│　 │　 │　 └── 问题2 岭回归.py
│　 │　 ├── 原数据集
│　 │　 │　 └── 2025_Problem_C_Data
│　 │　 │　　　 ├── data_dictionary.csv
│　 │　 │　　　 ├── summerOly_athletes.csv
│　 │　 │　　　 ├── summerOly_hosts.csv
│　 │　 │　　　 ├── summerOly_medal_counts.csv
│　 │　 │　　　 └── summerOly_programs.csv
│　 │　 ├── 处理后数据集
│　 │　 │　 ├── 数据预处理特征工程
│　 │　 │　 │　 └── 特征工程
│　 │　 │　 │　　　 ├── 事件 综合分析
│　 │　 │　 │　　　 │　 ├── Olympic_Analysis.xlsx
│　 │　 │　 │　　　 │　 ├── analysis_report.md
│　 │　 │　 │　　　 │　 └── temporal_trend.png
│　 │　 │　 │　　　 ├── 事件项目举办次数及参与国家数.xlsx
│　 │　 │　 │　　　 ├── 国家奖牌统计明细.csv
│　 │　 │　 │　　　 ├── 是否是主办国.csv
│　 │　 │　 │　　　 ├── 运动员参与项目的多样性.xlsx
│　 │　 │　 │　　　 ├── 运动员参赛次数及生涯.xlsx
│　 │　 │　 │　　　 ├── 运动员获奖情况（两届以上）.xlsx
│　 │　 │　 │　　　 └── 项目集中度.csv
│　 │　 │　 ├── 数据预处理过程文件
│　 │　 │　 │　 ├── YING SHE(1).xlsx
│　 │　 │　 │　 ├── 国家特征汇总+奖牌(1).xlsx
│　 │　 │　 │　 ├── 处理后映射.xlsx
│　 │　 │　 │　 ├── 奖牌效率.xlsx
│　 │　 │　 │　 ├── 奖牌表(1).xlsx
│　 │　 │　 │　 ├── 汇总+奖牌.xlsx
│　 │　 │　 │　 └── 汇总表格.xlsx
│　 │　 │　 └── 解题过程文件
│　 │　 │　　　 ├── 2028主成分预测.xlsx
│　 │　 │　　　 ├── 主成分分析 结果1.xlsx
│　 │　 │　　　 ├── 主成分分析 结果2.xlsx
│　 │　 │　　　 ├── 主成分分析 误差解释.xlsx
│　 │　 │　　　 ├── 主成分得分_完整版(1).xlsx
│　 │　 │　　　 ├── 国家代码.docx
│　 │　 │　　　 ├── 最终汇总表格.xlsx
│　 │　 │　　　 ├── 肯德尔分析最终结果.xlsx
│　 │　 │　　　 ├── 肯德尔相关性分析.xlsx
│　 │　 │　　　 ├── 载荷矩阵(1).xlsx
│　 │　 │　　　 └── 高相关性特征数据集.xlsx
│　 │　 ├── 论文中成图
│　 │　 │　 ├── 图片1.png
│　 │　 │　 ├── 图片10.png
│　 │　 │　 ├── 图片11.png
│　 │　 │　 ├── 图片12.png
│　 │　 │　 ├── 图片13.png
│　 │　 │　 ├── 图片14.png
│　 │　 │　 ├── 图片15.png
│　 │　 │　 ├── 图片16.png
│　 │　 │　 ├── 图片17.png
│　 │　 │　 ├── 图片2.png
│　 │　 │　 ├── 图片3.png
│　 │　 │　 ├── 图片4.png
│　 │　 │　 ├── 图片5.png
│　 │　 │　 ├── 图片6.png
│　 │　 │　 ├── 图片7.png
│　 │　 │　 ├── 图片8.png
│　 │　 │　 └── 图片9.png
│　 │　 ├── C题翻译.pdf
│　 │　 ├── 大纲.docx
│　 │　 ├── 美赛论文中文版本.docx
│　 │　 └── 美赛论文英文版.pdf
│　 ├── 02 2025年美赛B题真题解析与代码复现
│　 │　 ├── solving
│　 │　 │　 ├── 000_solving_demo
│　 │　 │　 │　 ├── exhaustion.mlx
│　 │　 │　 │　 ├── objFunc.m
│　 │　 │　 │　 ├── result.xlsx
│　 │　 │　 │　 └── updBypolicy.m
│　 │　 │　 ├── 001_solving
│　 │　 │　 │　 ├── exhaustion.mlx
│　 │　 │　 │　 ├── rankedResult.xlsx
│　 │　 │　 │　 └── result.xlsx
│　 │　 │　 ├── 001_solvingNewPolicy
│　 │　 │　 │　 ├── CHART.mlx
│　 │　 │　 │　 ├── exhaustion.mlx
│　 │　 │　 │　 ├── factors.xlsx
│　 │　 │　 │　 ├── objFuncN.m
│　 │　 │　 │　 ├── rankedRes.xlsx
│　 │　 │　 │　 └── result.xlsx
│　 │　 │　 ├── 002_solvingB
│　 │　 │　 │　 ├── exhaustion.mlx
│　 │　 │　 │　 ├── result.xlsx
│　 │　 │　 │　 └── solving.mlx
│　 │　 │　 ├── 003_solvingC
│　 │　 │　 │　 ├── CHARTcity3.mlx
│　 │　 │　 │　 ├── city3.xlsx
│　 │　 │　 │　 ├── exhaustion.mlx
│　 │　 │　 │　 ├── predictAndUpdate.m
│　 │　 │　 │　 ├── rankedcity3.xlsx
│　 │　 │　 │　 └── updBypolicy.m
│　 │　 │　 ├── 004_20yearRecord1011
│　 │　 │　 ├── 004_20yearRecord1011
│　 │　 │　 │　 └── 5score.xlsx
│　 │　 │　 ├── 004_20yearRecord1011(1)
│　 │　 │　 │　 ├── 1011scores.xlsx
│　 │　 │　 │　 ├── chart1011.py
│　 │　 │　 │　 ├── chart5score.py
│　 │　 │　 │　 ├── evaluate.m
│　 │　 │　 │　 ├── exhaustion.mlx
│　 │　 │　 │　 ├── forecastedFactors.xlsx
│　 │　 │　 │　 ├── objFuncN.m
│　 │　 │　 │　 ├── predictNextYear.m
│　 │　 │　 │　 ├── result.xlsx
│　 │　 │　 │　 └── updBypolicy.m
│　 │　 │　 ├── 005_solvingBcity
│　 │　 │　 │　 ├── CHART.mlx
│　 │　 │　 │　 ├── evaluate.m
│　 │　 │　 │　 ├── exhaustion.mlx
│　 │　 │　 │　 ├── result.xlsx
│　 │　 │　 │　 ├── result2.xlsx
│　 │　 │　 │　 ├── updBypolicy.m
│　 │　 │　 │　 └── venm.py
│　 │　 │　 ├── 006_sensetivity
│　 │　 │　 │　 ├── evaluate.m
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│　 │　 │　 │　 ├── factorsWeight.xlsx
│　 │　 │　 │　 ├── objFuncN.m
│　 │　 │　 │　 └── result.xlsx
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│　 │　 │　 │　 ├── 3Dchart.py
│　 │　 │　 │　 ├── Sresult.xlsx
│　 │　 │　 │　 └── exhaustion.mlx
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│　 │　 │　 │　 ├── AHPscore.m
│　 │　 │　 │　 ├── SresultFactor1.mat
│　 │　 │　 │　 ├── SresultFactor8.mat
│　 │　 │　 │　 ├── exhaustion.mlx
│　 │　 │　 │　 ├── sensetivityFactor1.mlx
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│　 │　 │　 │　 ├── sensetivityFactor15.mlx
│　 │　 │　 │　 ├── sensetivityFactor8.mlx
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│　 │　 │　 ├── 009_sensetivity citypara
│　 │　 │　 │　 ├── Sresult1.mat
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│　 │　 │　 │　 ├── Sresult3.mat
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│　 │　 │　 │　 ├── exhaustion.mlx
│　 │　 │　 │　 └── objFuncN.m
│　 │　 │　 ├── 010 sensetivity citypara1
│　 │　 │　 │　 ├── citypara1.xlsx
│　 │　 │　 │　 ├── exhaustion.mlx
│　 │　 │　 │　 └── factors.xlsx
│　 │　 │　 ├── 010_sensetivity citypara 3
│　 │　 │　 │　 ├── Sresultpara3.xlsx
│　 │　 │　 │　 └── exhaustion.mlx
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│　 │　 │　 │　 └── exhaustion.mlx
│　 │　 │　 └── 011_3Dchart
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│　 │　 │　　　 ├── para2.xlsx
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hxnc***

这条内容适合反复看，尤其是执行前再看一遍。

FangZ***

星友们有没有已经实操过的，可以交流下结果。

中国***

星友路过支持，优质内容值得顶一下。

JinTi***

感谢星颖，把关键步骤讲得比较直白。

发***

星颖，是我翻身逆袭的起点，从迷茫到坚定，每一步都离不开星友们的支持与鼓励

徐***

人人为我，我为人人