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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 2 |8 ^4 S* B8 C8 F
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。
9 ^, A k3 R, a* A5 F6 l7 C5 g; ~3 ]; P* J. c `
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
% f# G6 e; L' O0 h/ ]$ K/ H1 j1 i4 V w5 v, W2 B) H4 x
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。
) S5 D& h# |( n
& r! {' v9 `( B$ w1 {8 k4 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。
" x( c3 d* D& U; Y5 Q2 t. d' H问题1,我们可以用机器学习来进行操作。1 }3 {* k# p# j N7 ~* q
问题2,可以用量化评价分析来解决,例如层次分析法。0 J3 L; |" T, |, j
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。
* M+ f8 [& n. C: c4 f# M问题4,安全性的评价,最后需要进行灵敏性的分析。
9 i& N9 b$ O( |% F: g: h" f
. y" o- @9 C( i D' k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2 ^3 K: v5 c8 @! }* y* _0 t) t; P' S. U$ P
) O& S: v. u( U' r! S
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