大家好呀，从发布赛题一直到现在，总算完成了2024 年辽宁省大学数学建模竞赛B题钢铁产品质量优化完整的成品论文。
本论文可以保证原创，保证高质量。绝不是随便引用一大堆模型和代码复制粘贴进来完全没有应用糊弄人的垃圾半成品论文。
B题论文共47页，一些修改说明9页，正文33页，附录5页
这道题第一问先进行数据预处理也就是查找缺失值以及做数据描述性统计，对于数据先有一个整体认知，之后做相关性分析，给出每个参数和硬度的相关系数大小就可以识别影响程度大小。第二问一定要注意做的是机器学习分类预测而不是回归预测，这里为了增加工作量提高获奖概率，我用了三个机器学习模型，你们自己挑其中两个即可，之后给出每个模型的预测精度和混淆矩阵，挑其中精度最高的给出预测结果表即可。第三问是非常经典的优化问题，这里我们采用之前精度最高的逻辑回归加上遗传算法进行优化预测，其中，目标硬度值可以任意修改，优化求解后给出最终的最优工艺参数组合以及结果分析即可。
细节很多，总之看我代码和论文的讲解视频吧：
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给大家看一下目录：
目录
摘 要： 10
一、问题重述 12
二． 问题分析 13
2.1问题一 13
2.2问题二 14
2.3问题三 14
三、模型假设 14
四、符号说明 16
五、模型建立与求解 17
5.1问题一模型建立与求解 17
5.1.1 数据预处理 18
数据清洗 18
数据描述性统计 18
5.1.2 相关性分析 20
理论建模 20
结果及分析 21
5.2问题二模型建立与求解 24
5.2.1 理论建模 24
5.2.2 机器学习理论模型 26
随机森林分类模型引入 27
逻辑回归分类模型引入 27
K-近邻分类模型引入 28
5.2.3实际预测 29
随机森林 29
逻辑回归 30
KNN 31
结果分析 32
5.3问题三模型建立与求解 34
5.3.1 理论建模 34
优化目标 34
优化算法设计 35
5.3.2 实际求解 36
优化结果 36
结果分析 38
六、 模型评价 39
6.1 模型优点 39
6.2 模型缺点 40
七、模型推广 41
八、参考文献 41
附录： 42
放一点图吧：
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