數(shù)學(xué)建模之酒店價(jià)格預(yù)測_第1頁
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文檔簡介

2023年中國礦業(yè)大學(xué)(北京)第三屆數(shù)學(xué)建模競賽承諾書我們仔細(xì)閱讀了中國礦業(yè)大學(xué)(北京)數(shù)學(xué)建模競賽的競賽規(guī)則.我們完全明白,在競賽開始后參賽隊(duì)員不能以任何方式(涉及電話、電子郵件、網(wǎng)上征詢等)與隊(duì)外的任何人(涉及指導(dǎo)教師)研究、討論與賽題有關(guān)的問題。我們知道,抄襲別人的成果是違反競賽規(guī)則的,假如引用別人的成果或其他公開的資料(涉及網(wǎng)上查到的資料),必須按照規(guī)定的參考文獻(xiàn)的表述方式在正文引用處和參考文獻(xiàn)中明確列出。我們鄭重承諾,嚴(yán)格遵守競賽規(guī)則,以保證競賽的公正、公平性。如有違反競賽規(guī)則的行為,我們將受到嚴(yán)厲解決。我們參賽選擇的題號(hào)是(從A/B中選擇一項(xiàng)填寫):A 我們的參賽報(bào)名號(hào)為:26參賽隊(duì)員(打印并署名):姓名____________學(xué)號(hào)_____________參賽院系____________姓名____________學(xué)號(hào)_____________參賽院系___________姓名____________學(xué)號(hào)_____________參賽院系___________日期:2023年5未找到目錄項(xiàng)。2023年中國礦業(yè)大學(xué)(北京)第三屆數(shù)學(xué)建模競賽評(píng)閱頁評(píng)閱人評(píng)分評(píng)語總分:獎(jiǎng)項(xiàng):客房預(yù)定的價(jià)格和數(shù)量問題摘要本文通過綜合分析賓館的月平均價(jià)格和對賓館定價(jià)進(jìn)行研究,且根據(jù)生活經(jīng)驗(yàn)和經(jīng)濟(jì)學(xué)知識(shí)、賓館管理策略等方面,對經(jīng)濟(jì)的發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行假設(shè),進(jìn)而建立一個(gè)合理的數(shù)學(xué)模型。對于第一個(gè)問題,酒店給出了2023年到2023年的標(biāo)準(zhǔn)間月均價(jià)格,對于這么多的數(shù)據(jù),初看雜亂無章,但目前要進(jìn)行一個(gè)有條理,有邏輯的解決,這是一個(gè)非常冗雜的過程。對此,我們借助于MATLAB軟件和EXCEL軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)解決,把解決后的數(shù)據(jù)在進(jìn)行分析。在這個(gè)過程中,我們一方面借助EXCEL繪出每一年的月均變化規(guī)律,然后觀測曲線的走勢,把2023-2023年這四年的圖像進(jìn)行比較,初步確立每一年的變化情況,初步假設(shè)函數(shù)關(guān)系。在這之后,再用MATLAB軟件,進(jìn)行描點(diǎn)、繪圖、最后擬合函數(shù),把擬合出來的函數(shù)和最初假設(shè)的進(jìn)行比較,綜合分析,再結(jié)合實(shí)際經(jīng)濟(jì)發(fā)展的狀況,確立初數(shù)學(xué)模型。在分析之后所建立的數(shù)學(xué)模型中,我們根據(jù)實(shí)際情況,設(shè)中國近幾年經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步增長,據(jù)此,我們在有效數(shù)據(jù)分析中舍棄了2023年和2023年的數(shù)據(jù),然后用品有可比性的2023年和2023年的數(shù)據(jù)進(jìn)行函數(shù)的求解。在求解過程中,為使函數(shù)精確,我們又采用了分段求解的方法,并且對于某些月份價(jià)格的突變進(jìn)行單獨(dú)的求解。最后用擬合出來的函數(shù)算出預(yù)測值,再把這些值和實(shí)際2023年的真實(shí)值進(jìn)行比較,求出相對誤差。除此之外,為驗(yàn)證預(yù)測數(shù)據(jù)的可靠性,我們求出每年的最高值和最低值之差(每一年的值基本不變),然后與我們預(yù)測數(shù)據(jù)的最高值和最低值經(jīng)行比較,從而驗(yàn)證模型建立函數(shù)求解的可靠。對于問題二,我們先將模型中涉及的各個(gè)量設(shè)為變量,通過求解客房利潤的數(shù)學(xué)盼望,將利潤盼望值和客房費(fèi)用之差最為衡量客房賺錢狀況的指標(biāo),同時(shí)將擬定被擠掉客人數(shù)量的的概率作為信譽(yù)損失的大小,再通過市場調(diào)查,擬定賓館收支平衡客房的入住率,模型建立完畢后再根據(jù)現(xiàn)狀設(shè)定其中的變量,然后將假定的預(yù)訂房間數(shù)帶入模型,由利潤及信譽(yù)損失大小擬定假定值是否合適,最后即得各類客房預(yù)訂數(shù)。客房預(yù)定價(jià)格和數(shù)量之建模求解一、問題重述本問題是一個(gè)賓館客房預(yù)訂的價(jià)格和數(shù)量的合理安排的問題。由于客房通過電話或互聯(lián)網(wǎng)預(yù)定的不擬定性很大,客戶很也許由于各種因素取消預(yù)定。為此,賓館采用一些措施。一方面,規(guī)定客房提供信用卡號(hào),預(yù)付第一天房租作為定金。假如客戶在前一天中午以前取消預(yù)定,定金將如數(shù)退還,否則定金將被沒收。另一方面,賓館采用變動(dòng)價(jià)格,根據(jù)市場需求情況調(diào)整價(jià)格,一般來說旅游旺季價(jià)格比較高,淡季價(jià)格略低。在旅游旺季,賓館往往可以預(yù)定出超過實(shí)際套數(shù)的客房數(shù),以減低客戶取消預(yù)定期賓館的損失,但是萬一屆時(shí)有超過客房數(shù)的客戶出現(xiàn),賓館要通過升級(jí)客房檔次或賠款來解決糾紛,為此賓館還會(huì)承擔(dān)信譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)。表中列出了2023年10月~2023年3月期間,每月標(biāo)準(zhǔn)間平均價(jià)格。我們的任務(wù)就是建立模型說明價(jià)格變動(dòng)的規(guī)律,并據(jù)此估計(jì)未來一年內(nèi)的標(biāo)準(zhǔn)房參考價(jià)格,并未賓館制定合理的預(yù)定策略。二、問題分析顧客通過電話或互聯(lián)網(wǎng)預(yù)定客房,預(yù)定具有很大的不擬定性因數(shù),由于規(guī)定一個(gè)良好的信用問題和一個(gè)高質(zhì)量的服務(wù)態(tài)度,不也許對訂房顧客進(jìn)行收費(fèi),但假如不收取費(fèi)用,必然會(huì)碰到定了房卻又不來的情況,這樣便會(huì)使得后訂房的顧客沒有機(jī)會(huì)訂房,并且賓館住房沒有人住,收益下降的問題。一方面要爭取客戶,另一方面要減少客戶取消預(yù)定遭受的損失。對此,酒店采用了半收費(fèi)得方法,即:一方面,規(guī)定訂房客房提供信用卡號(hào),預(yù)付一定的房租作為保險(xiǎn)定金。假如客戶在前一天中午以前取消預(yù)定,定金將如數(shù)退還,否則定金將被沒收,作為取消訂房給酒店帶來損失的補(bǔ)償。另一方面,賓館采用變動(dòng)價(jià)格,根據(jù)市場需求情況調(diào)整價(jià)格,一般來說旅游旺季價(jià)格比較高,淡季價(jià)格略低。針對動(dòng)態(tài)價(jià)格這個(gè)問題,假如動(dòng)態(tài)定價(jià)的話,就需要一個(gè)預(yù)定動(dòng)態(tài)價(jià)格的依據(jù)。目前,這個(gè)酒店給我們提供了近幾年的月份價(jià)格走向,我們可以通過對這個(gè)價(jià)格走向的動(dòng)態(tài)分析。但由于實(shí)際情況的偶爾性,表中的某些數(shù)據(jù)需要進(jìn)行解決,比如2023年和2023年的數(shù)據(jù)距現(xiàn)在的時(shí)間已經(jīng)比較長了,在這個(gè)日新月異的社會(huì)中,這兩年的數(shù)據(jù)參考性價(jià)值就應(yīng)當(dāng)?shù)陀?023年和2023年的。用MATLAB和excel等軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行解決,并得出一定的規(guī)律,然后預(yù)測出此后一年或幾年的價(jià)格。對于問題二,從客房利潤來考慮,由于客房利潤是隨機(jī)變量,這時(shí)就需要用數(shù)學(xué)盼望來考察。從客房賺錢狀況和被擠掉客人數(shù)量的概率來制定合理的預(yù)定策略。三、模型假設(shè)(1)國家法定節(jié)假日等影響旅游淡季旺季的因素不變,即每年的旅游淡季旺季不變;(2)每年相同時(shí)期旅客人數(shù)基本相同,每年旅客變化趨勢基本相同;(3)國家總體經(jīng)濟(jì)環(huán)境呈平穩(wěn)上升趨勢,物價(jià)水平平穩(wěn)上升,人民幣幣值基本,不變;(4)表中數(shù)據(jù)均為真實(shí)準(zhǔn)確數(shù)據(jù);(5)酒店服務(wù)質(zhì)量與酒店信譽(yù)基本不變;(6)酒店標(biāo)準(zhǔn)間每年最高定價(jià)呈線性關(guān)系;(7)政府和行業(yè)組織的價(jià)格約束不變;(8)無社會(huì)、政治形勢影響客源及經(jīng)營費(fèi)用;(9)行業(yè)競爭不變即本地酒店數(shù)量無較大變化;(10)取消預(yù)訂賓館的客戶在所有預(yù)定客戶中所占比例基本不變;(11)已訂票客人準(zhǔn)時(shí)入住預(yù)訂客房是互相獨(dú)立的隨機(jī)事件;(12)設(shè)f為為酒店客房一天的管理費(fèi)用,且旅客是否入住對f影響不大;(13)假設(shè)房間種類預(yù)定之間沒有聯(lián)系。四、模型建立、求解與驗(yàn)證問題一:模型建立作出2023年10月到2023年3月標(biāo)準(zhǔn)間月平均價(jià)格記錄折線圖:圖(1)為提高所取數(shù)據(jù)精確度,取各年內(nèi)兩個(gè)最高(最低)預(yù)定價(jià)格的平均值作為相應(yīng)年份的最高(最低)預(yù)定價(jià)格,將所有數(shù)據(jù)輸入Excel,并得到最高(最低)預(yù)定價(jià)格變化曲線圖,如下:圖(2)圖(3)觀測圖(1),易得結(jié)論:賓館各年標(biāo)準(zhǔn)間預(yù)定價(jià)格變化曲線大體相同,即各年內(nèi)價(jià)格變化的規(guī)律是基本相同的。圖(2)、(3)表白標(biāo)準(zhǔn)間預(yù)定價(jià)格最大值、最小值成整體上升趨勢而各年兩者之差又基本不變,即價(jià)格為隨年份穩(wěn)步上升,這進(jìn)一步證明了各年價(jià)格變化規(guī)律相同的結(jié)論。由客觀規(guī)律知,一年內(nèi)旅游淡旺季變化走勢有較大變化,不同時(shí)間段賓館預(yù)定價(jià)格變化趨勢因淡旺季的變化而大有不同,故此處宜將變化趨勢不同的部分獨(dú)立開來,以求的更加精確的曲線函數(shù)。觀測2023——2023年標(biāo)準(zhǔn)間定價(jià)變化曲線可知,每年1—5月基本呈線性變化,后七個(gè)月(去掉九月)呈拋物線走勢即曲線函數(shù)應(yīng)為二次函數(shù),對于九月,因其變化與后七個(gè)月的整體變化趨勢相差較大,故為提高精確度應(yīng)將其挑出單獨(dú)研究,現(xiàn)將2023——2023定價(jià)趨勢圖拆分如下:觀測以上四圖,可知2023、2023兩年標(biāo)準(zhǔn)間變化規(guī)律基本相同,2023、2023兩年標(biāo)準(zhǔn)間變化規(guī)律基本相同。而根據(jù)客觀規(guī)律,2023年標(biāo)準(zhǔn)間定價(jià)走勢應(yīng)與較近的年份即2023、2023年較接近,故為了使模型更準(zhǔn)確,此處應(yīng)選取2023、2023年的價(jià)格走勢作為模型建立的根據(jù)。再觀測2023、2023年價(jià)格走勢圖,可發(fā)現(xiàn)每年前五月呈線性變化;后七個(gè)月(去掉九月)呈拋物線走勢即曲線函數(shù)應(yīng)為二次函數(shù),對于九月,因其變化與后七個(gè)月的整體變化趨勢相差較大,故為提高精確度應(yīng)將其挑出單獨(dú)研究。綜合以上分析,設(shè):2023年1—5月定價(jià)趨勢線為2023年1—5月定價(jià)趨勢線為2023年1—5月定價(jià)趨勢線為2023年6—12月定價(jià)趨勢線為2023年6—12月定價(jià)趨勢線為2023年6—12月定價(jià)趨勢線為2023年九月的定價(jià)為Z(其中y、Y表達(dá)月份標(biāo)準(zhǔn)間定價(jià),t表達(dá)相應(yīng)月份數(shù))2.模型求解2.1、一到五月份的求解將2023年和2023年1-5月定價(jià)用Matlab分別做出變化曲線,并擬合函數(shù)如下:2023年1-5月:2023年1-5月標(biāo)準(zhǔn)間平均價(jià)格曲線圖由Matlab程序可得(Matlab程序見附件程序1):a2023=27.2023b2023=346.0000即程序擬合函數(shù)為:y2023=27.2023t+346.00002023年1-5月:2023年1-5月標(biāo)準(zhǔn)間平均價(jià)格曲線圖由Matlab程序可得(Matlab程序見附件程序2):a2023=29.0000b2023=364.4000即程序擬合函數(shù)為:y2023=29.0000t+364.4000把2023年和2023年1-5月圖形用MATLAB合在一起,如圖:2023年和2023年1-5月標(biāo)準(zhǔn)間平均價(jià)格曲線合圖由圖形可知:2023年和2023年1-5月份的價(jià)格都近似成一條直線,斜率近似相等,且2023年均比2023年高一個(gè)近似相等的常數(shù),這恰好吻合模型假設(shè)的經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步增長假設(shè)。由于變化趨勢相同,可知2023年1-5月的變化曲線斜率應(yīng)當(dāng)和前兩年相等,取平均值得:a2023==28.1根據(jù)經(jīng)濟(jì)增長穩(wěn)步變化得:b2023=b2023+(b2023–b2023)=382.8即2023年1-5月的擬合函數(shù)為:y2023=28.1t+382.8代入t=1,2,3,4,5可得2023年1-5月的預(yù)測價(jià)格分別為:2.2、六到十二月份的求解將2023年和2023年6至12月定價(jià)用Matlab分別做出變化曲線,并擬合函數(shù)如下:(注:由于9月的價(jià)格有突變情形,MATLAB作圖的時(shí)候9月的數(shù)據(jù)通過擬合。)2023年6-12月:2023年6-12月標(biāo)準(zhǔn)間平均價(jià)格曲線合圖由Matlab程序可得(Matlab程序見附件程序3):m2023=-14.3690n2023=252.9643q2023=-558.5952即程序擬合函數(shù)為:Y2023=-14.3690t2+252.9643t-558.59522023年6-12月:2023年6-12月標(biāo)準(zhǔn)間平均價(jià)格曲線圖由Matlab程序可得(Matlab程序見附件程序4):m2023=-14.1667n2023=243.2857q2023=-496.1190即程序擬合函數(shù)為:Y2023=-14.1667t2+243.2857t-496.1190把2023年和2023年6-12月圖形用MATLAB合在一起,如圖:2023年和2023年6-12月標(biāo)準(zhǔn)間平均價(jià)格曲線合圖由圖形可知:同以上分析1-5月的情況相似,兩條拋物線的開口方向相同,開口大小相同,走勢同樣,且2023年的拋物線在橫軸和縱軸的截距均大于2023年的拋物線在橫軸和縱軸上的截距,2023年每月價(jià)格均比2023年每月價(jià)格高出一個(gè)近似相等的數(shù),這個(gè)也完全符合模型假設(shè)中提出的經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步增長假設(shè)。由于拋物線開口大小及方向及拋物線走勢一致,則在方程Y2023=m2023x2+n2023x+q2023中的一次項(xiàng)系數(shù)和二次項(xiàng)系數(shù)應(yīng)當(dāng)與Y2023和Y2023中的相等,去平均數(shù)得:m2023==-14.268n2023==248.125根據(jù)經(jīng)濟(jì)增長穩(wěn)步變化得:q2023=q2023+(q2023—q2023)=-433.6428即2023年6-12月的擬合函數(shù)為:Y2023=-14.268t2+248.125t-433.6428代入t=6,7,8,9,10,11,12可得2023年6-12月的預(yù)測價(jià)格分別為:注:其中9月份得到的是一個(gè)虛擬的數(shù)據(jù),不具可靠性,以下將進(jìn)行對9月份的單獨(dú)求解。2.3、九月份突變價(jià)格的求解2023年--2023年9月的價(jià)格折線圖如下:(2023年--2023年9月標(biāo)準(zhǔn)間平均價(jià)格曲線)從圖中可以看出九月的價(jià)格隨時(shí)間趨于不變,特別是最三年基本上是一條直線,把近三年較有可靠性的數(shù)據(jù)取平均值,可近似得出2023年9月份的價(jià)格。即2023年9月份的價(jià)格Z==4793、結(jié)果分析與檢查與2023年1-3月份的真實(shí)數(shù)據(jù)相比較,算出相對誤差1-3月平均為:△=()/3=5.9%2023年中最高價(jià)格平均:H==629.82023年中最低價(jià)格平均:L==424.952023-2023最高價(jià)格平均與最低價(jià)格平均之差的平均數(shù):S==156.42023年最高價(jià)格平均與最低價(jià)格平均之差的相對誤差:α==7.1%綜上所述,誤差均較小,在允許范圍之內(nèi),故所設(shè)的數(shù)學(xué)模型較為合理。問題二:1、建立模型設(shè)一個(gè)已訂客房的客人準(zhǔn)時(shí)入住的概率為,未能準(zhǔn)時(shí)入住的概率為(=1-),賓館預(yù)訂出的客房數(shù)為間,那么人中有k人未能準(zhǔn)時(shí)入住的概率為,所以=,(k=0,1,2,…..,m),設(shè)N表達(dá)賓館的可預(yù)訂客房數(shù),g表達(dá)一個(gè)客人所付的預(yù)訂費(fèi),f表達(dá)賓館天天的運(yùn)營成本,b是每一位預(yù)訂客房而被擠掉的客人所得的補(bǔ)償,那么賓館客房循環(huán)一天的利潤為:2、模型求解由于“m預(yù)訂人中有k人未能準(zhǔn)時(shí)入住”是隨機(jī)事件,因此賓館利潤是隨機(jī)變量,這時(shí)需要用數(shù)學(xué)盼望來考察。設(shè)表達(dá)賓館利潤的數(shù)學(xué)盼望,那么則求解即3.結(jié)果分析與檢查由市場調(diào)查數(shù)據(jù)知,旅游淡季客房入住率達(dá)成50%、旺季達(dá)成80%賓館可達(dá)成收支平衡,此處為簡化數(shù)學(xué)模型,取70%為賓館收支平衡客房入住率,即0.7Ng取利潤盼望值與客房費(fèi)用之差是作為衡量飯店客房賺錢狀況的指標(biāo),那么設(shè)被擠掉的客人數(shù)為,那么計(jì)算結(jié)果如下:(一)對于總統(tǒng)套房,而設(shè)0.05,0.1g,在預(yù)訂出客房25套即m=25時(shí),=5.62gP{x≥1}=0.93若m=21,則=5.58gP{x≥1}=0.341由以上計(jì)算可知,即使預(yù)訂房間數(shù)21,大于等于一人被擠出的概率仍然較大,故總統(tǒng)套房預(yù)訂數(shù)最大為20(二)對于豪華套房,若分別為N=100而0.05,0.1g預(yù)訂出客房103間,即m=103時(shí)=27.7gP{x≥2}=0.037由以上計(jì)算可知,預(yù)訂房間數(shù)103,大于等于兩人被擠出的概率較小,故豪華套房預(yù)訂數(shù)可為103。(三)對于標(biāo)準(zhǔn)間,若分別為N=500而0.05,0.1在預(yù)訂出客房515間,即m=515時(shí)=139gP{x≥8}=0.00032P{x≥2}=0.043由以上計(jì)算可知,預(yù)訂房間數(shù)515,大于等于八人被擠出的概率較小,至少有2位客人被擠掉的概率也只有0.043,故豪華套房預(yù)訂數(shù)可為515。綜上,在所設(shè)數(shù)據(jù)范圍內(nèi),豪華套房預(yù)定20套、豪華套房預(yù)定103套標(biāo)、準(zhǔn)間預(yù)定115套較為合理。五、模型評(píng)價(jià)及優(yōu)化優(yōu)點(diǎn):(1)通過對數(shù)據(jù)的分段分析,可以得出更為可靠地函數(shù)圖形和表達(dá)式,消除了旺季和淡季價(jià)格的不一致性,繼而較好的預(yù)測此后的價(jià)格變化;(2)用MATLAB軟件擬合函數(shù)圖形及函數(shù)表達(dá)式,而合理的舍取,減少數(shù)據(jù)之間的偶爾性;(3)對于突變的月份價(jià)格,我們提出來單獨(dú)分析,以消除它在整個(gè)整數(shù)中的不一致性,這樣提高了數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性,有效克制了突變的情形;(4)用概率的方法科學(xué)的計(jì)算訂房的比例情況,即方便又精確,非常具有參考價(jià)值。優(yōu)化點(diǎn):(1)我們目前只研究每一年價(jià)格隨月份的變化,但是還可以研究每一個(gè)月隨年份的變化,再把數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,綜合得出預(yù)測結(jié)果,使結(jié)果更具可靠性;(2)由于總統(tǒng)套房,豪華套房和標(biāo)準(zhǔn)間之間存在著互相聯(lián)系,當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)間超過了實(shí)際客房數(shù)而豪華套間或總統(tǒng)套房未達(dá)成實(shí)際客房數(shù)時(shí),為了保持賓館的信譽(yù)問題,則需優(yōu)先考慮升級(jí)客房檔次再考慮補(bǔ)償問題,進(jìn)而來估計(jì)每種房間預(yù)訂的數(shù)量。六、參考文獻(xiàn)[1]袁震東,數(shù)學(xué)建模[J],數(shù)學(xué)教學(xué),2023,(1):6—9[2]王興志,初等代數(shù)解題研究[M])北京:石油大學(xué)出版社,2023.252——258.[3]陳家鼎,劉婉如,概率記錄講義[M]北京:高等教育出版社,2023.11—12.[4]壽紀(jì)麟,數(shù)學(xué)建?!椒ㄅc范例[M]西安:西安交通大學(xué)出版社,2023.111-115.[5]旅游飯店顧客導(dǎo)向定價(jià)模式淺析[J].桂林旅游高等??茖W(xué)校學(xué)報(bào),1999,10(1

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