数学建模分析相关性问题（数学建模关联分析）
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2024年认证杯数学建模题目分析及选题建议
1、选题建议推荐顺序：A=CB A题：保暖纤维的保暖能力是一个相对具体且实际的问题，涉及的领域较为明确，建模过程相对可控。此外，已有完整的论文和代码作为参考，可以大大降低建模的难度和时间成本。C题：云中的海盐虽然涉及气候科学这一较为复杂的领域，但问题本身较为明确，且可以通过查阅相关文献和数据来建立模型。
2、年认证杯C题特等奖思路解析 在2025年的认证杯数学建模竞赛中，针对化工厂脱硫工艺的研究题目，特等奖获得者团队通过深入的数据分析和建模，成功揭示了污染物浓度的决定因素、实现了不合格产物的提前预警以及不合格事件的时间定位。
3、首先，考虑喷洒位置、喷洒量对辐射量的影响。模型中，海面接收到的日光辐射量由未喷洒海水的辐射量、海水喷洒系数、喷洒分布函数决定。随后，考虑喷洒后海面反射率的变化，影响辐射量。喷洒后，海面反射率调整，辐射量相应改变。综合分析，我们构建了数学模型来描述海水喷洒对辐射量的影响。
4、年认证杯国际赛A题、B题、C题、D题思路分析评价如下：A题： 思路明确：题目要求构建数学模型预测太阳周期、最大值和数量，这是一个典型的时间序列分析问题。利用历史数据，可以通过ARIMA模型或神经网络等方法进行预测，思路相对清晰。
5、针对保暖纤维的评估，2024年认证杯网络挑战赛a题提出了深入分析与建模的挑战。该赛题背景为评估保暖纤维，特别是人造保暖纤维的性能，以及建立更全面的指标体系，考虑填充方式、重量、厚度、压缩程度等因素，以更准确地衡量保暖能力。
2021年第十八届五一数学建模竞赛题目B题思路分析
1、年第十八届五一数学建模竞赛题目B题思路分析问题1：消防值班人员安排答案：为了确定消防队在每年2月、5月、8月、11月中第一天的三个时间段各应安排多少人值班，我们可以采用以下步骤建立数学模型：数据预处理：提取附件2中2月、5月、8月、11月的出警数据，按时间段统计每天的出警次数。
2、题目概述 2021年数学建模国赛B题主要围绕乙醇催化偶合制备C4烯烃的工艺条件展开，通过对催化剂组合的设计，探索乙醇转化率、C4烯烃选择性与温度的关系，以及不同催化剂组合及温度对这些指标的影响，最终优化选择催化剂组合与温度，使得C4烯烃收率尽可能高。
3、本题主要研究某建筑和装饰板材生产企业的供应链采购分配问题。企业使用A、B、C三类原材料，每周产能为82万立方米，且原材料存在供货不确定性、转运损耗及运输能力限制等问题。目标是确定最优的供应商选择、订货量及转运方案，以最小化生产成本并满足生产需求。
数学建模/机器学习:广义加性模型(GAM)及其Python实现
1、在处理相关性较弱的问题时，广义加性模型（GAM）成为了一种有效工具。这类模型允许我们分析因变量与多个自变量之间的非线性关系，以实现更精确的预测。GAM通过链接函数将预测变量与因变量的期望值联系起来，并使用惩罚性B样条构建特征函数，自动捕捉变量间复杂的非线性模式。
2、广义加性模型（Generalized Additive Model，GAM）广义加性模型是一种用于建立响应变量与自变量之间非线性关系的统计模型。它扩展了广义线性模型（GLM）的框架，允许使用非参数平滑函数来描述自变量和响应变量之间的任意关系。建模方式 广义线性模型（GLM）：通过对响应变量和自变量之间的线性关系进行建模。
3、广义加性模型（GAM）是一种用于建立非线性关系的统计模型，与广义线性模型（GLM）相比，GAM在建模方式和应用范围上有所不同。GAM通过解析模型结果，可以直观地展示变量之间的非线性关系。在抗体浓度变化的实例中，通过GAM模型分析一组患者在不同时间点的抗体浓度数据，以及考虑年龄、性别等潜在影响因素。