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2022亚太杯数学建模竞赛C题全网最全思路+源程序+高清运行结果图+论文

发布日期:2022-11-28 00:14 作者: 点击:


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1.你同意有关全球气温的说法吗?(资料再下面哦)

使用2022_ APMCM _C_ Data. 附件中的csv和其他您团队收集的数据集,以分析全球温度变化。

这里一般是肯定题目所提到的气温上升的说法,这里可以在一开始进行同意,也可以在第一小问的a,b,c结束之后书写结论,一定要先找到所谓C02水平的定义.

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a)你同意2022年3月全球气温的上升导致了比过去10年期间更大的上升吗?为什么或为什么不呢?

本问题意:是否是2004年3月一个月的排放量造成了更大的增长.所以需要对比2004年3月的二氧化碳排放量与

以往十年间每月的平均值,所有数据都是按照月份排的,你可以使用直接比较的办法,看其他月份是否更多,也可以直接突变点检验,可以选择pttitt突变点检验也可以选择Mann Kendall突变点检验.

b)根据历史数据,请建立两个或两个以上的数学模型来描述过去,并预测未来的全球温度水平。

选择多种预测模型来描述过去,预测未来大气中二氧化碳的浓度水平,观察数据可知为单变量数据,并且需要进行自回归的预测,可使用传统预测方法,比如回归预测、灰色预测,时间序列预测。也可以使用机器学习算法,比如SVR回归预测、Elman 神经网络预测、lsum 多步神经网络预测等。记得拟合结束之后需要进行对过去的描述,即过往数据的拟合程度等描述.无论使用哪种模型进行拟合,都需要说明适用条件,以及为何选取.这里需要考验对模型应用场景的分析.

c)使用1个(b)中的每个模型来分别预测2050年和2100年的全球气温。你们的模型是否同意2050年或2100年全球观测点的平均温度将达到20.00° C的预测?如果不是在2050年或2100年,那么您的预测模型中的观测点的平均温度何时会达到20. 00° C?

选择b小问中的模型对未来进行预测,这里实际上就是一个普通的拟合之后,带入值的过程,比较简单.

d)你认为1 (b)的模型最准确?为什么

本问需要对模型的精度进行检验,使用传统预测模型的话(灰色预测),就需要进行精度检验,不同置信区间下,是否接受原假设等,使用机器学习等模型的话就需要对R、MSE、RMSE 等评价指标进行比较。根据拟合效果,来检验模型的可信度,也可以对模型中数据增加波动,来看是否会有其他的变化.

2.影响温度变化的原因是什么?

a)使用问题 1的结果和附件2022_ APMMC_ _C_ 数据中的数据。csv格式以及团队收集的其他数据集,建立一个数学模型来分析全球温度、时间和位置之间的关系(如果有的话),并解释其关系或者证明他们之间没有关系。

所谓的是否有关系,就是分析全球温度、时间和位置两组数据之间的相关性,最简单的做法可以做一下相关性分析,比如皮尔逊,斯皮尔曼,肯德尔一致性检验,也可以做一些单因素方差分析的,或者做一下多元回归,观察一下模型的拟合程度,根据拟合程度高低来判断.复杂一点的做灰色关联分析,注意,灰色关联分析只能证明有关系,不能证明是什么关系.

b)请收集相关数据并 分析自然灾害(如火山)的因素火山爆发、森林火灾和新冠肺炎。对全球气温有影响吗?

搜集数据,然后对训练集做预测,预测后的值和真实值之间是否存在差异.澳大利亚森林大火,新冠肺炎席卷全球,这都是已经过去的事情,很明显会影响到当地原本原本的气溫.

c) 你认为影响全球气温变化的主要原因是什么?

HiMCM告诉我们,明显二氧化碳的排放就是主要原因之一,题面上所谓第二次工业革命之后也进行了明显的提示.还有一些其他的因素,包括燃料的使用,植被的砍伐与缺失,人口数量的剧增,都可以用来分析.然后可以去建立灰色关联分析,去看哪个关联度高,哪个关联度低之类的,也可以具体计算出关系,为之后的内容做铺垫.

d)你认为有什么措施可以遏制或减缓全球变暖吗?

将b小问的模型推广到未来,实际,上就是使用预测的数据,再次分析两组变量之间的相关性变化情况,设置一个阈值,找出小于阅值时对应的年份。后面我们理解的顾虑,应该是可能某些方面数据的变动,会导致相关性出現一些问题,比如新能源的出现,比如全球性的新冠导致的停工停产,甚至还有更多的可能性,因为,我们温度和CO2的等级或者其他因素是分开预测的,那么可以对某个数据进行一定范围的波动,来观测是否会对相关性造成一定的影响.

3.准备一篇非技术性文章(最多1页)

向APMCM组委会提交文章(最多1页),解释您团队的调查结果以及对未来的建议

针对前两个问中得出的结论,总结一下,给出温度的变化趋势,以及合理的建议,注意写作格式就好.

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