2018美赛E题脆弱性11~17excle数据

资 源 简 介

2018美赛E题脆弱性11~17excle数据

详 情 说 明

2018年美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）E题聚焦于社会系统的脆弱性评估，要求参赛者基于2011-2017年的Excel数据建立量化模型。这类题目通常考察以下核心能力：

数据预处理 原始Excel数据往往包含缺失值或非结构化内容，需进行清洗（如插值处理）和标准化（如归一化）。尤其要注意时间序列数据的连续性校验，例如跨年度的指标可比性。

脆弱性指标构建 需从多维度（经济、环境、社会等）提取特征，采用主成分分析（PCA）或熵权法确定权重。特别注意不同年份数据可能存在的量纲差异，建议使用Z-score标准化消除影响。

模型选型思路 传统方法：灰色预测模型（GM(1,1)）适用于小样本数据，可预测未来脆弱性趋势 机器学习：随机森林能处理高维特征，SHAP值可解释各指标贡献度 网络分析：若数据包含地理信息，可用复杂网络评估节点脆弱性传播路径

可视化技巧 建议使用热力图展示年度间脆弱性变化，箱线图对比不同区域差异，折线图突出关键指标趋势。注意在论文中说明坐标轴含义和数据处理方式。

这类赛题的关键在于将抽象概念（脆弱性）转化为可计算的指标，并通过敏感性分析验证模型鲁棒性。建议优先选择解释性强的模型以符合美赛评审偏好。