2024年大湾区杯粤港澳金融数学建模 B题：粤港澳大湾区经济预测数学模型 思路+代码+chatgpt plus版本（持续更新）

目录

任务一：影响粤港澳大湾区经济发展的因素分析

1.1 主成分分析 (PCA)

1.2 回归分析

任务二：粤港澳大湾区经济预测模型建立

2.1 灰色预测模型（GM(1,1)）

2.2 向量自回归 (VAR) 模型

任务三：粤港澳大湾区与其他湾区对比分析

3.1 经济因素对比分析

3.2 SWOT分析

---

扫描二维码关注公众号，回复： 17431316 查看本文章

任务一：影响粤港澳大湾区经济发展的因素分析

通过分析历史经济数据、人口统计数据、科技投入、物流基础设施等数据，识别对区域经济发展的关键影响因素。我们使用主成分分析（PCA）和回归分析来确定这些因素对经济的贡献。

1.1 主成分分析 (PCA)

主成分分析能减少高维数据的复杂性，提取出对经济影响较大的主要因素。假设我们有粤港澳大湾区的经济、人口和科技等相关数据。

import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载数据，包含GDP、人口、科技投入等列
data = pd.read_csv("gdp_population_tech.csv")
features = data.columns[1:]  # 选取特征列

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data[features])

# PCA模型构建，提取出2个主成分
pca = PCA(n_components=2)
prin