2023年小美赛选题人数评估结果发布

乐老师

[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]    经过长达20个小时，各个平台的相关选题投票、相关文章阅读量等各项数据进行统计，利用之前的评估办法（详见注释）。在开赛后20小时，我们基本确定各个赛题选题人数，由于比赛周期长存在不少的队伍中期换题等情况，因此本次选题人数预计发布两个版本（20、48小时），以帮助大家更好地分析赛题局势。

题号	人数
A	271
B	124
C	102
D	68

A题论文分享 链接：https://pan.baidu.com/s/1cltswCuiPG30HhuysrEVuA提取码：sxjm
欢迎大家批评指正，点击文章末 阅读原文 获取其他全部资料为了方便大家摘抄，所有内容均为中文。但是！！该比赛是英文论文竞赛，大家需要全部自行翻译为英文。为了方便起见，图表的相关指标已经全部改为英文。！！！必读！！！为了防伪，目前论文中所有图片均有水印，3日将公布无水印版本使用须知：该论文为直接可以提交的论文，会进行展示。很多人都会这一版本成品论文，直接提交一定会查重不过关。成品论文是按着半成品论文以及之前的解题思路写出的，如果不对外展示，在普通建模竞赛是可以直接提交100%获奖的文章，保二冲一的水平。进行展示的目的，及为了让辅助大家写论文，也让大家知道获奖的话应该要比展示的这篇成品论文要更好一些。组委会要求重要格式规范如下所示，大家可以根据要求，以及1资料中提供的优秀论文资料进行修改。使用、借鉴、抄写该论文是否违规：只要不超过查重率的20%，就不能算作违规。该论文属于公开发表的网上资料，进行借鉴、参考不能算作违规，切记不要抄的太过分，查重率一定要低于20%就可以。下图为最新的数模竞赛规定


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摘要由于太阳黑子与其他类型的太阳活动相关，太阳黑子可以用来帮助预测空间天气、电离层的状态，以及与短波无线电传播或卫星通信相关的条件。因此，本文将收集太阳黑子相关数据进行建立预测模型进行研究分析。首先，为了找到相关的数据，利用python数据爬虫以及自行寻找等方式，利用SILSO、NASA和ESA等收集太阳黑子的历史数据。首先识别和处理数据中的缺失值和异常值，运用3σ原则和箱型图来识别和处理异常值，将异常值进行剔除处理。采用牛顿插值的线性插值方法进行填补缺失值。对于问题一，预测当前和下一个太阳周期的开始和结束。收集到每个太阳周期的时长，使用该指标作为自变量构建预测模型进行预测。使用ARIMA（自回归积分滑动平均）模型来处理时间序列数据。首先利用自相关图以及偏自相关图、单位根检验判定稳定性。在引入巴雷特检验判定随机性，从而建立ARIMA模型，以更准确地识别和预测太阳周期的变化。对于问题二，预测下一个太阳周期的太阳最大值的开始时间和持续时间。以太阳最大值为自变量，使用灰色预测模型进行单变量预测。对于持续时间，利用每次最大值开始与结束的时间计算时间长度，以时间长度作为自变量，使用灰色预测模型进行单变量预测。对于问题三，预测当前和下一个太阳周期中太阳黑子的数量和面积。我们引入LSTM预测模型，结合ARIMA、灰色和LSTM（长短期记忆）网络模型，建立一个加权平均预测模型。以误差最小为目标函数，权重系数和为1为约束条件，构建优化模型，引入粒子群算法进行算法优化