大家好呀，從發布賽題一直到現在，總算完成了2024 年遼寧省大學數學建模競賽C題改性生物碳對水中洛克沙胂和砷離子的吸附完整的成品論文。
本論文可以保證原創，保證高質量。絕不是隨便引用一大堆模型和代碼復制粘貼進來完全沒有應用糊弄人的垃圾半成品論文。
C題論文共47頁，一些修改說明9頁，正文26頁，附錄12頁
這道題第一問先分別繪制兩個散點圖，直觀上觀察溫度，溶液pH，吸附劑用量對As(V)和ROX去除率的影響，之后建立多項式回歸模型進行定量分析，回歸分析結果，也就是系數，可以很好地展示這三個因素對于去除率的影響大小，再繪制兩個三維回歸曲線即可。第二問先根據題目給的兩個吸附量表格計算總吸附量表并可視化，之后依然先做回歸分析，預測模型是優化求解的基礎，擬合優度98%，極佳。然后采用L-BFGS-B進行實際優化求解得到最終優化結果。最后一問采用中心復合設計原則進行實驗方案設計，為了方便大家降重?我—共給了五組，每組五個實驗方案大家自己挑一組，最終進行可視化，看一下實驗方案分布是否均勻即可。
細節很多，總之看我代碼和論文的講解視頻吧：
2024遼寧省數學建模C題改性生物碳原創論文保姆級教學！_嗶哩嗶哩_bilibili
給大家看一下目錄吧：
目錄
摘 要： 10
一、問題重述 12
二． 問題分析 13
2.1問題一 13
2.2問題二 14
2.3問題三 14
三、模型假設 14
四、符號說明 16
五、模型建立與求解 17
5.1問題一模型建立與求解 17
5.1.1 數據預處理 18
數據清洗 18
數據描述性統計 18
5.1.2 相關性分析 20
理論建模 20
結果及分析 21
5.2問題二模型建立與求解 24
5.2.1 理論建模 24
5.2.2 機器學習理論模型 26
隨機森林分類模型引入 27
邏輯回歸分類模型引入 27
K-近鄰分類模型引入 28
5.2.3實際預測 29
隨機森林 29
邏輯回歸 30
KNN 31
結果分析 32
5.3問題三模型建立與求解 34
5.3.1 理論建模 34
優化目標 34
優化算法設計 35
5.3.2 實際求解 36
優化結果 36
結果分析 38
六、 模型評價 39
6.1 模型優點 39
6.2 模型缺點 40
七、模型推廣 41
八、參考文獻 41
附錄： 42
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