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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 , Z8 X0 u8 r' ]% D$ C
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。! E! p; V# n, H, V' j0 v
% w) `- a% e; b, 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
; d0 Y- A: u, R( O* g) } z+ V! q
0 F$ M* D& B( F3 V0 a8 |' [5 e 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。$ ~" v& G( m! s3 b7 A' }' q3 k
% O2 \- z8 z9 e; r, N
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。
% Q4 V" W8 \; l$ w; m' h: a问题1,我们可以用机器学习来进行操作。, H6 K q+ ]' P! m. ?
问题2,可以用量化评价分析来解决,例如层次分析法。; {- C4 ]6 @1 u N* N
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。, r V8 u I/ g9 v7 e
问题4,安全性的评价,最后需要进行灵敏性的分析。1 k4 `' d+ M( q) h* V7 R" k3 |
/ i s! O; ]5 }
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4 Q$ e/ K4 j, j. J9 Z8 c$ H' C
& E l1 X7 K; J" K
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