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TA的每日心情 | 奋斗 2023-6-10 10:51 |
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建模选题
6 f* ~# f" Z$ g0 D* d& L 作为一位有多年建模经验的过来人,我觉得今年比赛的难度系数不是很高,对小白来说比较友好,下面我就对今年的赛题简单分析一下。3 q y3 Y- q8 c4 [: s
/ ]) A5 q0 R/ u7 a
首先,A题疫苗生产问题是运筹优化问题,A题需要用到代码进行仿真,有几个小问需要会多目标规划、线性规划的相关内容。需要有一定的编程能力和知识储备,会要用到LINGO或者MATLAB,建议会相关知识的同学选择,如果队伍里面对于代码什么的不熟悉的话,不建议选择a题
3 Q( H- N: s$ w* T3 _ R* O3 E% O8 n! M
然后是B题,B题是数据分析+图论问题,题目应该要用到多源最短路径算法:Floyd,但大部分问题做起来还是比较容易的,本题的开放性很高,答案不唯一。如果是想拿奖的话 也可以选择这个题。
# C5 q& B1 I) E2 s+ H0 h: t# B' o) _
0 ]2 F9 x! d! I% ~ n. v5 N- J2 k0 z C题是传统的数据分析问题,里面需要建立数学模型,以及需要用评价模型评估模型的好坏与结果。这道题需要用到机器学习,所有的指标都没有实际意义,所以论文的重点就可以放在介绍算法、如何进行数据预处理、如何处理数据的异常值,以及每个问题是如何建立模型的,以及模型效果如何。这道题相对而言适合新手选择,也是传统的数据分析题,大多数金融风险建模比赛中都有此类问题,这道题省略了参数名称,难度将会下降不少。对于小白来说比较友好,这是一个数据分析的问题,另外还需要用到机器学习。所以在写论文的时候,应该重点关注数据的预处理以及建立好评价模型。并在论文的最后,对模型进行合理优化。
* R* C# _* \" T, a问题1,我们可以用机器学习来进行操作。/ ^+ w4 R& A5 @" |5 b+ \/ }$ b
问题2,可以用量化评价分析来解决,例如层次分析法。( n5 K# v6 b2 r3 R# t: m
问题3,可以根据题目给到的数据带入问题2的模型里面就行。
$ F- s6 q% }" x/ T; n. L问题4,安全性的评价,最后需要进行灵敏性的分析。# K' t' v& _* _7 [# B) D9 {: z
, o+ s0 d+ Q: b- v/ @! L有什么问题欢迎评论交流,所需要的论文可以在其他的帖子找到对应的参考文献,大家自行下载" `; T: W N5 J' F
/ W; T% L: [& Z1 S) a
, }! r1 G$ U4 f2 t. t! Z |
zan
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