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2024亚太赛(中文赛项)B题(洪水数据分析)最细致思路讲解
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本次2024亚太赛(中文赛项), 我们为大家带来9.9助攻服务, 包含完整文章,代码,数据,结果。获取链接: 【金山文档 | WPS云文档】 2024亚太赛(中文赛项)数学建模资料与答疑 https://kdocs.cn/l/cuwSKLKvBoxU 详细思路如下: 问题 1. 请分析附件 train.csv 中的数据,分析并可视化上述 20 个指标中,哪 些指标与洪水的发生有着密切的关联?哪些指标与洪水发生的相关性不大?并 分析可能的原因,然后针对洪水的提前预防,提出你们合理的建议和措施。 思路:问题1主要分为两小问,第一小问是分析tarin.csv当中的20个指标与洪水发生概率的相关性大小并进行可视化。首先需要对附件数据进行预处理包括缺失值检验异常值检验等,然后处理完这里可以采用相关性分析和回归分析来进行分析,B站up: 全糖奶茶屋或者采用灰色关联分析、随机森林、LASOO回归和岭回归进行分析,通过分析相关系数的大小和显著性P值、分析灰色关联度的大小或者是回归方程的系数来进行关联大小的判别,注意在进行相关性分析的时候需要先进行正态性检验判别是采用斯皮尔曼还是皮尔逊系数(大概率为斯皮尔曼系数),进行相关性分析之后对分析结果进行可视化即可。第二小问则是分析前面得到的结果的现实原因并提出一些合理的建议和措施。 问题 2. 将附件 train.csv 中洪水发生的概率聚类成不同类别,分析具有高、 中、低风险的洪水事件的指标特征。然后,选取合适的指标,计算不同指标的权 重,建立发生洪水不同风险的预警评价模型,最后进行模型的灵敏度分析。 思路:问题2同样分为两小问,第一小问是对train.csv当中的发生概率数据进行聚类,这里可以采用K均值聚类或者系统聚类等无监督聚类方法进行聚类,然后将数据聚成3类之后分别分析这3类数据的指标特征,这里可以对聚类后的指标数据分别进行描述性统计和可视化等操作进行分析。B站up: 全糖奶茶屋然后第二小问就是选取一些合适的指标并进行指标权重的计算,最终目的是建立一个评价模型,这里选取指标可以选取问题1当中关联性较强的指标,然后建立主成分分析、因子分析或者TOPSIS熵权法等评价模型,最后分析一下模型的灵敏度即可(分析灵敏度指的是改变模型的输入后对模型评估结果的影响)。 问题 3. 基于问题 1 中指标分析的结果,请建立洪水发生概率的预测模型, 从 20 个指标中选取合适指标,预测洪水发生的概率,并验证你们预测模型的准 确性。如果仅用 5 个关键指标,B站up: 全糖奶茶屋如何调整改进你们的洪水发生概率的预测模型? 思路:这里就是比较典型的机器学习模型的建立问题了,首先根据问题1的结果进行特征筛选,然后根据筛选的特征进行机器学习回归模型的建立,这里选取的模型就很多了:线性回归、SVM 、决策树、随机森林、神经网络、Adaboost、XGboost等各种回归模型,这里可以选择预测准确率最高的一个模型即可,最后通过评价指标R方、RMSE、MSE等验证模型即可。最后如果只能使用5个指标的话,则根据问题1的结果选择5个相关性最强的指标再次建立预测模型即可。 问题 4. 基于问题 2 中建立的洪水发生概率的预测模型,预测附件 test.csv 中 所有事件发生洪水的概率,并将预测结果填入附件 submit.csv 中。然后绘制这 74 多万件发生洪水的概率的直方图和折线图,分析此结果的分布是否服从正态分布。 思路:这里就是根据问题2和3的训练的模型去预测一下test.csv当中的样本洪水发生的概率大小,B站up: 全糖奶茶屋然后将结果可视化一下,绘制出直方图和折线图,最后判断一下这个结果是否符合正态分布,这里判断数据是否符合正态分布可以采用Q-Q图、SW或者KS检验方法进行检验。
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