2018美赛E题脆弱性06~10excle数据

资 源 简 介

2018美赛E题脆弱性06~10excle数据

详 情 说 明

2018年美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）的E题聚焦于“脆弱性”评估，其中提供的06~10组Excel数据集是解题的核心材料。这类数据通常包含多维指标（如环境、经济或社会因素），需通过以下步骤处理：

数据清洗 检查缺失值、异常值或单位不统一等问题，尤其关注时间序列或跨区域数据的连贯性。例如，若某年份数据缺失，需采用插值或基于上下文补充。

指标量化 脆弱性往往需要将定性指标（如政策稳定性）转化为定量数值。可结合熵权法、主成分分析（PCA）等方法确定权重，避免主观偏差。

模型选择 典型方法包括： 综合评价模型：通过加权评分体系量化脆弱性等级。 机器学习：若数据量充足，可用聚类或回归模型预测脆弱性趋势。 网络分析：若数据含关联性（如灾害链），可构建复杂网络识别关键节点。

可视化与验证 利用热力图、雷达图等工具对比不同区域/时间段的脆弱性差异，并通过敏感性分析检验模型鲁棒性。

扩展思路： 若数据含地理信息，可结合GIS空间分析揭示脆弱性分布规律。 引入外部数据（如气候或经济指标）增强解释力，但需注意数据口径一致性。