92年建模A施肥方案对作物_蔬菜的影响B蛋白质氨基酸的组合问题

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92年建模题目
( K# m' v2 I2 h  |7 g) o" M1992年A题 施肥效果分析，关于施肥效果分析问题的评注。施肥方案对作物_蔬菜的影响。
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    关于土豆和生菜产量与施肥水平之间的多元二次回归模型进行分析。

首先，使用SAS/STAT软件采用全回归、逐步回归和二次响应面回归的方法来建立模型。这些方法可以帮助确定模型的适用性和复杂程度。在确认模型的拟合度基础上，可以进行线性相关、交互作用、最佳响应水平和强影响因子等分析来比较土豆和生菜的产量。

根据分析结果，得出了一些重要的结论。首先，土豆的产量对氮素(N)具有强烈的依赖性，而生菜的产量受肥料的交互作用影响较大，并且对生菜影响较小。最佳施肥水平中，土豆的氮素(N)、磷§和钾(K)用量分别为92、246和542千克/公顷，而生菜的对应用量为213、667和427千克/公顷。对应的产量分别为45.8和23.2吨/公顷，且均在试验范围内达到可信性强的结果。

另外，影响土豆产量的强影响因子依次为N > K > P，而影响生菜产量的强影响因子依次为P > N > K。回归曲面呈现凸面形状，沿着(N, P, K) = (0, 0, 0)方向下降迅速。因此，在施肥中应特别注意氮素(N)的使用量。

总结而言，通过多元二次回归模型和相关分析，对土豆和生菜的产量与施肥水平之间的关系进行了详细分析，并得出了一系列有价值的结论。这些结果可以为农业生产提供实际的指导，特别是在施肥方面。

1992年B题 实验数据分解，蛋白质氨基酸的组合问题，关于_蛋白质氨基酸的组合问题_的评注

4 b0 n8 d6 r' Q; E+ h, q# P. T

文章中首先给出了一个多元线性方程模型，并测试结果表明当x=1000时，解的个数为28268个。然而，实际蛋白质的分量在5000以上，因此文章对一般模型进行了补充信息和约束条件的加入，得到了模型A、B、C和D。考虑到没有拥有微机的情况，文章加强了补充信息和约束条件，并给出了模型E和F。文章还针对每个模型选择了一组或多组数据进行测试，并对测试结果进行了分析，主要关注解的个数和运行时间。

从整体结构上看，文章分为三个部分。第一部分是建立模型前的准备，包括问题的重述、问题分析、假设条件和符号约定。第二部分是文章的主体，详细阐述了最一般模型以及改进模型A至F的建立，包括数据测试和结果分析。第三部分是建立模型后的善后工作，包括对模型进一步推广和改进的设想，模型误差分析以及优缺点分析。

通过这样的结构，文章全面而系统地介绍了建立模型的过程，包括问题分析、模型构建、数据测试和结果分析等。文章也提出了模型的进一步改进和推广的设想，并对模型的误差和优缺点进行了分析。整体上看，文章对建模过程进行了全面的论述，具备一定的逻辑性和分析能力。

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