2018年美赛C题完整版思路

资 源 简 介

2018年美赛C题完整版思路

详 情 说 明

2018年美国大学生数学建模竞赛（MCM）C题聚焦能源消耗与政策评估领域，要求参赛者建立量化模型分析全球能源发展趋势。题目核心可拆解为三大模块：

数据驱动的能源消耗预测 需处理多源异构数据（如历史能源消耗量、GDP、人口等），采用时间序列分析（ARIMA/LSTM）或机器学习算法建立预测模型。关键点在于解决不同国家数据缺失问题，建议通过插值法或相似国家数据迁移填补。

政策影响量化评估 引入政策变量（如碳税、补贴）作为控制参数，构建回归模型或系统动力学模型。需设计政策敏感度指标，对比不同政策组合下碳排放拐点的变化，特别注意发展中国家与发达国家的政策响应差异。

多目标优化决策 将经济成本、环境效益等冲突目标转化为帕累托前沿问题，使用NSGA-II等算法求解最优政策方案。最终需给出可视化结果（如热力图表现政策效果的地理差异），并讨论模型在极端气候等不确定因素下的鲁棒性。

该赛题强调现实问题的跨学科建模能力，优秀论文通常具备清晰的变量因果关系图和敏感性分析。