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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
/ r/ B i8 k$ t( ~- U 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* K: N. f* m' u3 P1 v# \2 T+ l, w6 e
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
: l' S' t! x5 e& m
7 i( ]9 ~9 `+ Y2 a) ~& j 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。" {0 f% z7 f# Z$ v0 p
% ]5 r _; I1 p. [: \2 L5 |3 Y1 \. {1 H
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。8 X- N8 s* x4 ~8 p4 Z! r4 O8 P; ?
问题1,我们可以用机器学习来进行操作。
0 ]3 X1 ^; M$ c1 y, s( E问题2,可以用量化评价分析来解决,例如层次分析法。3 @7 Z* }( ]! ^0 ?
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。
, |$ X- e9 A& F* u1 s, ?问题4,安全性的评价,最后需要进行灵敏性的分析。0 d/ { \4 \* p5 a
2 U5 Y! V! t. \4 Q. D6 h
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5 P6 X9 i, Q: `7 E& O4 g
, j$ q9 n5 F; Z2 ^* @5 o* ~5 u7 m5 e2 g( Y: m
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zan
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