2023年的赛题A-F题的整体难度不算太难，难度在于数据的收集上。整体难度上来看，难度上F题难度最小，建议直接上手。本次先给大家分享一些数据网站，在对各题做简单的思路分析。
1、美国国家海洋和大气管理局
Homepage | National Oceanic and Atmospheric Administration (noaa.gov)
2、OECD Data
OECD Data
3、中国气象数据网
国家气象信息中心-中国气象数据网 (cma.cn)
4、Github-Awesome Public Datasets
GitHub - awesomedata/awesome-public-datasets: A topic-centric list of HQ open datasets.
5、世界数据图册
世界和地区统计资料，各国数据，地图，排名 (knoema.com)
6、世界银行
World Bank Open Data | Data
7、国家统计局
国家统计局 (stats.gov.cn)
上述网站中涉及了天气、气候、农业、海洋、经济、能源等数据，可以在上诉网站中下载自己所需要的数据进行数学建模。
A题-受干旱破坏植物群落的思路分享
A题是一个植物群落的环境问题，涉及到预测、评估分析，该题难度较大，可以通过微分方程组来求解，将每个种群的变化率描述为时间的函数以及不同种群之间的相互作用。物种可以建模为时间的函数，每个物种的生长和生存都受到气候、资源竞争以及与其他物种的相互作用等因素的影响。整体来看是一道相关性分析预测类模型，难度不大。要预测植物群落在暴露于各种天气周期时如何随时间变化，我们需要确定影响群落中植物的物种生长和生存的关键因素。比如模拟干旱对植物群落的影响，我们需要考虑以下因素：每种植物在干旱条件下的生存能力，受根系深度、储水能力和水分利用效率等因素的影响。干旱对水和其他资源可用性的影响，会影响群落中所有植物物种的生长和生存；不同植物物种之间资源竞争的影响，受根系分布、生长速度和耐受不同土壤条件的能力等因素的影响。一旦确定了影响群落中植物物种生长和生存的关键因素，就可以使用这些信息来得到微分方程。然后可以使用数值方法，类似于有限元法、有限差分法或谱法以及 Runge-Kutta 方法来求解这些方程。
B题-重新构想马赛马拉岛
该题是一个优化分析类赛题。构建模型我们可以考虑使用包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等等算法如果用线性回归的话，可用于预测不同管理策略对保护区内和周边地区经济成果的影响。我们首先需要确定与问题最相关的变量，比如保护区的游客数量、旅游业产生的收入以及野生动物对当地农业的影响等等，再就是需要编译一个数据集，包括随着时间的推移对相关变量的观察。然后把这个数据集分成训练集和测试集。用于拟合线性回归模型，该模型根据其他变量预测经济结果。会涉及选择适当的独立变量，例如访客数量，并使用诸如少平方回归等技术来估计模型的系数。并且要将测试集用于评估模型在进行预测时的性能。用均方误差或决定系数等指标来评估模型的性能。
C题-预测 Word
C题不同于AB,该题已经给出了相关的数据，因此我们可以直接根据题目进行定量分析即可。问题分析如下：问题一，我们的分析结果一直都是变化，要求我们建立模型去分析变化，并要求我们对3.1的报告进行分析，得到一个预测区间。该问题可以理解为一个简单的多元分析，根据给出的数据建立一个多元分析，分析之间的关系 特征。对于3.1的预测区间，我们可以认为是进行多元预测即可。问题二，要求我们对于一个未来日期的给定分析解释，即我们需要建立一个预测模型即可，对于这一问题的模型选择，我们可以选择沿用问题一的预测模型即可，我们也可以在选择出一个新的预测模型进行预测也可行。预测模型可采用聚类、神经网络、LSTM模型等。
D题-联合国可持续发展目标的优先级
C题是可以看为一个特征选择排序的问题，即可建立相关的目标函数，设置特征的序列排序组合使得建立的目标函数最优。可以采用神经网络、随机森林，也可以采用相关性分析等方法。本题的难度在于数据的收集与目标函数的建立。
E题-光污染
首先，要求可以建立一个广度适用的度量标准去评估一个地区的光污染水平，因此，对于该问题是一个综合评价类问题，需要我们选择对应的评价模型即可。对于评价指标的选取，要先收集相关数据进行分析后选择。问题二，选取相应的数据带入评价模型即可。问题三，即需要对我们建立的模型中，各个指标进行分析。问题四，对每个人最有效即最值问题，属于优化问题，我们将对每个人的利益可以的当作目标函数进行、根据我们选区的指标当作约束条件进行设置优化模型。
F题-绿色GDP
可以采用多元分析模型，进行多元回归分析预测，进行预测，考虑因素包括碳排放、空气质量、环境污染、经济等因素，进行预测，可以采用LSTM、随机森林等方法。
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