2023美赛F题全部代码+数据+结果 数学建模
2023年美赛F题全部思路 数据代码都已完成
全部内容见链接:https://www.jdmm.cc/file/2708700/
1.根据文献选的GGDP的指标,发现GGDP与水资源等有关,由此可以筛选出影响GGDP的所有因子,并可以用所有因子利用层次分析法建立评价体系(也可以不要评价体系,直接筛选因子,建立归回模型)
2.灰关联分析和主成分分析可以用来筛选主要用于气候评价的因子(气温、CO2浓度等)
可以使用这两种的其中一个方法,对所有因子进行排序,找到最主要的2-3个因子
3.可以对GDP和GGDP都进行多元回归分析或者神经网络预测的建模,来判断以GDP或者GGDP作为标准下,未来的这些因子会怎么变化(例如温度升高多少、海平面升高多少等)然后进行比较,说明GGDP对气候的改善作用。
4.对于具体国家分析的时候,可以对本国的资源、人口也进行预测(回归分析或者神经网络或者灰色预测,可以选择用也可以都用了对比结果),然后来分析新的GDDP与人口和资源的增长幅度是否匹配,最后来写报告。
F题不需要太复杂的代码,主体就是回归模型,利用回归模型把因子与气候变化联系起来,对未来的情况进行预测,对GDP和GGDP都进行预测,对比两个的差异。如果觉得回归模型太单调,可以也用神经网络,两种结果对比,使结果更为丰富。
F题主要是用文字和图片描述,可以语文建模,辅助简单的代码和分析,主要是需要自圆其说,写作建议如下:
- 加上Literature review
F题的重点在于逻辑清晰,考虑周到,所以加上Literature review可以增加文章亮点,literature应该说明目前的GDP评价体系对环境的负面影响以及GGDP对气候环境的有利影响,并且比较各种评价的GDDP,例如可以写:
GDP是一个国家(或地区)所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果,是衡量一个国家或地区经济状况和发展水平的重要指标;GGDP是指在国内生产总值中扣除自然资本的消耗,得到经过环境调整的国内生产总值,是评价可持续发展的新指标之一。国内外对于GDP和GGDP哪个更适用于目前的社会环境做了以下研究:(这里引用几篇参考文献,然后说明GGDP的重要性,再给出你们选取的GGDP) - 加上全球GDP、GGDP、能源、人口等分布图(可以用Tableau,上面有些有现成的)来对比气候变化下的这些因素的变化,对这些图片进行文字说明。
图1 世界各国GDP分布图
图2 世界各国能源使用情况
3. 利用每个模型时,先写一段介绍(加上参考文献,也可以有图片)
例如:
灰色模型通常用于预测数据。灰色预测是通过识别系统各因素发展趋势的异同程度,在原始数据中寻找系统变化的规律,生成具有较强规律性的数据序列,然后建立相应的微分方程模型来预测事物的未来发展趋势[1]。灰色预测模型通常被称为GM(n, h)模型,常用于预测GM(1, 1)。
[1] Yanjie Zhang, Xintong Jiang. Research on the construction of quality assurance and evaluation system of higher education teaching [J]. Decision-making exploration(next),2020(11):89-90.
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