2022数维杯国际赛思路+模型已发布！

力总把头

大家好，我是青松学长，今天为大家解析2022数维杯国际赛的赛题，首先从赛题类型和难度进行分析，为大家提供选题建议
A和B难度系数较大，其中A（自动地震层位追踪）属于机理分析赛题、B（红蓝军团对抗）属于优化类赛题、C（阿尔茨海默病诊断）属于聚类赛题、D（拉尼娜事件）属于预测和评价类赛题。
总体难度系数：B>A>D>C
建议数学建模基础不是特别好的同学可以选择C和D，难度系数相对较小，接下来是赛题的分析，将按照赛题难度进行更新，由易到难，这样方便学弟学妹们参考。
各赛题完整版思路和代码模型等请查看这个文章：

以下是赛题思路解析
C题阿尔茨海默病诊断思路


针对第一问：对所附数据的特征指标进行预处理，调查数据特征与阿尔茨海默病诊断之间的相关性。
参考思路：这里主要分为两部分内容需要解决，首先是数据处理，然后是选择合适的相关性分析方法判断特征和疾病间的相关性；数据预处理这个很简单，主要是判断有无缺失值或异常值等并且对变量进行无量纲处理，可选择的方法有很多。关键是后面这问，阿尔兹海默症本身属于离散型变量，而很多数据特征既有离散型又有连续性变量，因此要选择合适的方法来构建他们之间的相关性。在这里提供参考：
连续变量之间相关性可以使用皮尔逊相关系数进行计算，而连续变量和离散变量之间相关性则可以卡方检验进行分析，而离散变量之间则可以从信息增益角度入手进行分析。但是，如果我们只是想初步探查变量之间是否存在相关关系，则可以忽略变量连续/离散特性，统一使用相关系数进行计算，这也是pandas中的.corr方法所采用的策略。

针对第二问：利用所附的大脑结构特征和认知行为特征来设计一种阿尔茨海默病的智能诊断。
参考思路：这里其实属于分类问题，即建立阿尔兹海默症与大脑结构特征和认知行为之间的关系模型，这里可以选择神经网络模型进行构建，如BP神经网络或径向基网络等等，输入数据为大脑结构特征和认知行为特征信息，输出指标为阿尔茨海默病的类型，建立关系网络即可；这里推荐使用基于遗传算法优化的BP神经网络模型，这是因为特征信息存在明显的不一致性，利用单纯的BP神经网络模型很容易陷入局部最优解，因此利用优化后的BP神经网络结果会更加准确一些。

针对第三问：将CN、MCI和AD聚为三大类。然后，对于MCI中包含的三个子类（SMC、EMCI和LMCI），聚类继续细化为三个子类。
参考思路：这里就是聚类分析了，聚类分析方法有很多，比较常见的就是SVM支持向量机聚类算法或BP神经网络聚类分析方法等等，难度较小，将数据带入到聚类模型中进行调试即可。
针对第四问：附件中相同的样本包含了在不同时间点收集的特征，请分析它们与时间点的关系，以揭示不同类别疾病随时间的演变模式。
参考思路：这里主要是对特征信息就时间性进行回归分析，建立特征信息随时间的变化趋势，首先应该找出那些特征与时间性有关系，可以绘图直观观察，将特征数据明显有时间性关系的特征进行回归分析，建立回归模型进行拟合即可得到关系式。
完整版参考思路+模型代码请查看我的另一个文章

D题拉尼娜时间参考思路分析

针对问题一：对全球拉尼娜事件的主要国家和地区进行统计分析，预测未来发生拉尼娜事件的可能性；
参考思路：第一问主要是进行数据的统计和分析，这里应该首先在网上查询拉尼娜影响了那些国家，将这些国家在地图上进行展示，并且分区域进行描述即可；但拉尼娜事件的预测则相对较为复杂，需要结合相关的气象信息建立拉尼娜预测模型；根据相关数据分析发现拉尼娜事件与海洋温度的变化有密切的联系，当海洋表面温度存在偏低区域时就容易发生拉尼娜现象，因此只要收集出海洋表面温度历年的变化数据，然后利用时间序列分析模型对未来海洋温度进行预测，找出未来可能存在的低温区域即可预测出是否能发生拉尼娜现象。




针对第二问：以国家为例，对拉尼娜事件高温干旱造成的各种灾害损失进行评估和分析，提供有针对性的应对策略。
参考思路：所谓的灾害性评估主要的分析方法是对比法，即先找到该区域历年的各类经济数据，如GDP、人口数量等信息，但高温主要影响的可能是农作物产量、水资源拥有量等数据。如假设A这个国家在2022年遭受了拉尼娜事件的影响，则找出A国家2010年至2021年的历年农作物产量、水资源拥有量等，然后可利用灰色预测模型或回归预测模型预测出2022年的农作物产量、水资源拥有量，将预测的结果和2022年实际统计的结果（2022发生拉尼娜现象肯定对农作物产量、水资源拥有量进行了影响）进行比较，即可说明拉尼娜事件的影响。
针对第三问：以国家为例，对拉尼娜事件作用下洪水造成的各种灾害损失进行评估和分析，提供有针对性的应对策略；
参考思路：方法与问题二类似

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