2020数模美赛MCM C题程序部分

资 源 简 介

2020数模美赛MCM C题程序部分

详 情 说 明

2020年数学建模美赛MCM C题聚焦于数据分析与预测领域，参赛者需要运用编程技术解决实际问题。该赛题的程序实现部分主要包含以下几个关键环节：

首先需要构建数据预处理框架，处理原始数据中的异常值和缺失值，这是保证后续分析质量的基础。常见的技术包括数据清洗、归一化处理和时间序列对齐。

核心算法部分通常涉及两类模型：基于统计学的预测模型和机器学习算法。前者包括ARIMA时间序列分析，后者可能采用随机森林或神经网络等算法。参赛团队需要根据数据特性选择合适的模型组合。

为了提升预测精度，多数优秀方案会采用集成学习策略，将多个模型的预测结果进行加权融合。这个过程需要设计合理的权重分配算法，通常会结合遗传算法或粒子群优化等智能优化技术。

可视化输出是评分的重要参考因素。程序需要生成清晰直观的结果图表，包括预测曲线、误差分布和敏感性分析等内容，帮助评委快速理解方案优势。

在技术实现上，Python的Pandas、Scikit-learn和Matplotlib库是常用工具组合，部分团队也会选用R语言或MATLAB实现特定算法模块。关键在于建立完整的分析流程，从数据输入到结果输出形成闭环。