美赛2023思路

2023美赛各题赛题思路初步分析（持续更新）
A题：

受干旱破坏的植物群落A题是一个植物群落的环境问题，涉及到预测、评估分析，该题难度较大，我们可以考虑通过微分方程组来求解，将每个种群的变化率描述为时间的函数以及不同种群之间的相互作用。物种可以建模为时间的函数，每个物种的生长和生存都受到气候、资源竞争以及与其他物种的相互作用等因素的影响。整体来看是一道相关性分析预测类模型，难度不大。需要我们分析干旱适应性与物种数量的关系。问题的整体难度是不大的，但是我们的数学建模是进行定量分析，还是需要收集数据的，我们需要基于数据进行分析预测，所以对于问题一难得点就是在于找到合适的数据。对于A题我们收集的数据主要分为两个方面，一个是我们的天气数据即干旱相关的，另一方面就是植物群落的物种数量数据，稍后 也会为大家收集一下数据。 首先，需要建立一个预测模型，预测植物群落的变化，可直接根据我们收集的数据进行选取合适的模型进行预测即可。问题二就需要 我们对问题一的预测模型进行变量之间的分析，需要多少不同的数据才能收益等等。其中就着重强调了干旱天气的发生频率，因此这也对我们收集数据有了很大的要求。最后一问，提出了其他的因素对于生活环境的影响，这里主要指污染问题以及栖息地的减少因素。
总结，整体来看A题一改常态，总体问题是不难的。主要难点就在于相关数据的收集 以及选择。数据收集完成后，基本上就完成了50%甚至更多的任务。要预测植物群落在暴露于各种天气周期时如何随时间变化，我们需要确定影响群落中植物的物种生长和生存的关键因素。比如模拟干旱对植物群落的影响，我们需要考虑以下因素：每种植物在干旱条件下的生存能力，受根系深度、储水能力和水分利用效率等因素的影响。干旱对水和其他资源可用性的影响，会影响群落中所有植物物种的生长和生存；不同植物物种之间资源竞争的影响，受根系分布、生长速度和耐受不同土壤条件的能力等因素的影响。一旦我们确定了影响群落中植物物种生长和生存的关键因素，我们就可以使用这些信息来得到微分方程。然后可以使用数值方法，类似于有限元法、有限差分法或谱法以及 Runge-Kutta 方法来求解这些方程，最终模拟植物群落在不同天气条件下随时间推移的行为。为了探索植物群落与更大环境的长期相互作用，我们可以使用该模型调查不同的场景并分析结果。例如，我们可以使用该模型来确定社区从局部生物多样性中受益所需的最少植物物种数量，以及这种现象如何随着物种数量的增加而扩大。我们还可以调查群落中的物种类型如何影响结果，以及污染和栖息地减少等其他因素如何影响结论。最后，我们可以使用该模型来确定可以采取哪些行动来确保植物群落的长期生存能力以及对更大环境的影响等等。
B题：

重新构想马赛马拉岛这是优化和分析类问题。解决这个问题需要用到多学科的方法，包括生态学、经济学、社会科学和数学方面的专业知识。相对来说也不容易，构建模型我们可以考虑使用包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等等算法如果用线性回归的话，可用于预测不同管理策略对保护区内和周边地区经济成果的影响。我们首先需要确定与问题最相关的变量，比如保护区的游客数量、旅游业产生的收入以及野生动物对当地农业的影响等等，再就是需要编译一个数据集，包括随着时间的推移对相关变量的观察。然后把这个数据集分成训练集和测试集。用于拟合线性回归模型，该模型根据其他变量预测经济结果。会涉及选择适当的独立变量，例如访客数量，并使用诸如少平方回归等技术来估计模型的系数。并且要将测试集用于评估模型在进行预测时的性能。用均方误差或决定系数等指标来评估模型的性能。需要我们对肯尼亚的马赛马拉保护区进行一系列的分析。因此，对于B题首要问题还是收集 相关数据，我们可以直接收集马赛马拉的相关数据，但是很有可能 收集起来难度很大，因此一些数据上我们可以退而求其次，收集肯尼亚的数据，对于收集一个国家的数据进方便很多了，很多数据开放的数据库可以直接获取，这里稍后也会为大家收集整理。 问题一，文字上说明需要我们考虑不同地区的政策，找到一个合理的政策管理决策，以保护野生动物以及其他野生自然资源，平衡人们的利益。对于这种问题其实就侧面的决定了我们的收集数据的主要方向，野生动物的数据可以是生物多样性等等给、人们的利益我们可以搜集该地区人们的就业率、人均收入等等。然后建立一个优化模型去判断何种政策。 问题二，需要我们建立模型用来预测动物和人之间的相互作用，以及产生的经济影响。目前初步认识可以是一个预测模型，对不同的标量进行分析即可。 问题三就是问题二的一个模型实现，即问题二建立相应的模型，问题三就带入数据进行长期趋势预测分析最后的结果确定性等等。这个地方对于 预测模型的选取限制也有了，即需要进行趋势预测，长期预测。稍后给大家的详细思路中也会进行说明。
总结，B题的难度不大，虽然涉及到收集数据，但是收集的数据很有目的性，因此不会无头苍蝇一样瞎找数据。相对于A题，无论是数据的收集还是问题模型的选择都比A题简单一些。 最后，用来预测不同管理策略对经济结果的影响。会涉及模拟不同的场景，例如游客数量的变化，用模型来预测由此产生的经济结果。
C题：

预测 Wordle 结果C题是一个以《纽约时报》流行的谜题为大背景，该问题首先我们需要这个游戏有个大致的了解。该游戏方式、大家可以直接按照题目中的介绍进行阅读即可，是一个很容易就可以理解的游戏，这里就不做过多赘述了。C题不同于AB,该题已经给出了相关的数据，因此我们可以直接根据题目进行定量分析即可。 问题分析如下： 问题一，我们的分析结果一直都是变化，要求我们建立模型去分析变化，并要求我们对3.1的报告进行分析，得到一个预测区间。该问题可以理解为一个简单的多元分析，我们根据 给出的数据建立一个多元分析，分析之间的关系 特征。对于3.1的预测区间，我们可以认为是进行多元预测即可。 问题二，要求我们对于一个未来日期的给定分析解释，即我们需要建立一个预测模型即可，对于这一问题的模型选择，我们可以选择沿用问题一的预测模型即可，我们也可以在选择出一个新的预测模型进行预测也可行。预测模型的选择稍后的详细思路中会为大家给出。 最后，需要我们开发并总结出一个模型，按难度对解题思路进行分类。目前，来看就是一个简单的判断分类模型，聚类分析、主成分分析、因子分析即可。大家可以根据自己的情况进行选择。这里因为还没有实际的去操作，可能在实际解题中会遇到一些我们无法解决的问题，稍后我们会一直跟进解析。
总结，对于C题，问题难度是比AB稍微大一些，但是没有数据收集的苦恼，即总体难度比AB要低的。问题一要我们开发模型来解释报告结果数量的变化，并且要创建一个预测区间，可以使用时间序列预测算法，如 ARIMA、SARIMA，或者是回归模型在这种情况下，因变量是报告结果的数量，自变量可以是日期、比赛编号、当天的单词、当天报告分数的人数以及困难模式下的玩家人数。然后用它来预测 2023 年 3 月 1 日的报告结果数。还可以创建报告结果数的预测区间。要研究单词属性与报告的困难模式分数百分比之间的关系，依旧使用逻辑回归模型来解决，后面我具体分析一下如何去做，要预测给定单词在未来日期的报告结果分布，可以决策树、随机森林或逻辑回归等等模型。数据集可能还有其他的特征，可以使用聚类算法、降维技术或其他类型的分析来求解这些特征。这个题目稍微有点难度，后面我具体讲一下。
D题：

确定联合国可持续发展目标的优先级D题以联合国制定的可持续发展目标为大背景，制定的17个指标之间 是存在一定的联系的，因此题目要求我们根据给出的17个指标创建一个17个可持续发展目标之间关系的网络。该问题符合我们问题D的一个设置要求，即图与网络。该该题目网络有有很多解释以及解法，对于新手队伍可以采用文字建模的方式。需要创建一个网络图形来表示联合国设定的 17 个可持续发展目标之间的关系，可以首先确定目标之间的联系和依赖关系。比如，实现目标 1（无贫困）有助于实现目标 2（零饥饿），实现目标 7（负担得起的清洁能源）有助于实现目标 13（气候行动）。可以使用此信息来创建目标之间关系的可视化图表。要设置可以最有效地推动联合国工作向前发展的优先事项，可以使用多种方法，例如影响分析、成本效益分析和利益相关者分析。通过评估每个优先事项的有效性，可以确定哪些目标对于实现总体 SDG 议程最为关键。还可以考虑每个优先级的可行性以及实现它们所需的资源。要评估实现其中一个 SDGs 对网络的影响，可以确定目标之间的链接和依赖关系中可能发生的变化。比如，如果实现无贫困目标，可能会对实现零饥饿和良好健康与福祉等其他目标产生积极影响。然而，也可能对体面工作和经济增长等其他目标产生意想不到的负面影响。从网络的角度来看，技术进步、全球流行病、气候变化、地区战争和难民流动的影响可能对联合国的进步产生重大影响。比如，气候变化会影响与清洁水和卫生设施、可持续城市和社区以及陆地生命相关的目标。区域战争和难民流动会影响与和平与正义相关的目标以及实现这些目标的伙伴关系。
E题：

光污染E题大背景是光污染，虽然还是一个收集数据进行解题的问题，但是 E题的优点就是收集的数据目的性很强，而且网上相关数据很多，方便收集，题目设置简单。我们先大致的进行一个E题的赛题浅评。 首先，要求我们建立一个广度适用的 度量标准去评估一个地区的光污染水平，因此，对于该问题而言就问题设置上来看一个综合评价类问题，需要我们选择对应的评价模型即可。对于评价指标的选取，我们不能盲目的选取一定要基于我们收集的数据出发，要先收集相关数据在选取指标，一定不要选取完之后在找数据，很有可能找不到数据，切莫本末倒置。 问题二，选取相应的数据带入评价模型即可。 问题三，即需要对我们建立的模型中，各个指标进行分析。问题四，对每个人最有效即最值问题，属于优化问题，我们将对每个人的利益可以的当作目标函数进行、根据我们选区的指标当作约束条件进行设置优化模型。详细的思路 稍后会为大家编写。 总结，目前而言，E是最简单的一道，虽然涉及到收集数据了 。但是光污染的数据在网上比比皆是，稍后我们也将为大家收集相应的数据。问题的设置就是一道评价优化类型的赛题，题目难度是这些赛题中，我认为最小的一道。后面我们会具体讲解模型代码，要制定一个广泛适用的指标来确定一个地点的光污染风险水平，应考虑几个因素。这些因素可能包括该地点的光照强度、光源类型、光照持续时间、光照频率以及对周围环境和生物体的影响。我们可以优先通过数据来得到可视化图，例如人口密度、土地使用和夜间卫星图像，以创建一个合成地图，直观地显示光照风险最高的区域污染。我们可以通过回归分析来制定光污染风险水平指标的方法，以确定与给定位置的光污染最密切相关的变量。变量可能包括人口密度、路灯的数量和亮度以及与工业或商业区的距离等因素。一旦开发了回归模型，它就可以用于根据各种数据点的输入来计算预测的风险水平。 数据的搜集可以在美国国家海洋和大气管理局（NOAA），还有光污染科学技术研究所 (LPSTI) 上面可以去寻找一下，后面我们会提供一些数据给大家！
F题：

绿色GDPF题总体来说较容易，它涉及选择一种拟议的方法来计算绿色 GDP (GGDP)，该方法可以对减缓气候变化产生可衡量的影响，并将其与传统的国内生产总值 (GDP) 措施进行比较，可以使用投入产出模型、一般均衡模型或综合评估模型。这些模型可用于估计经济活动变化对环境的影响，例如温室气体排放、空气和水污染以及自然资源枯竭。也可以使用回归模型来估计对特定国家（例如美国）的潜在影响。分析向 GGDP 的转变可能如何影响美国自然资源的使用和保护，以及这些变化是否有利于该国的经济和子孙后代。该题通常适合队伍中建模手能力不强的队伍，对于常见模型不能完全掌握的队伍，大多会去做F题。本次比赛的F题以绿色GDP为背景，因此大家首先可以去网上收集一下绿色GDP的定义，再去看提题目可能思路上会别具一格。该问题也是没有给出数据，因此数据收集依旧是一大问题。但是，该问题的数据收集优点在于名词很空、很大这就无形之中扩大了我们收集数据的范围，可以随意的收集数据（不要太离谱）。 首先，题目要求当我们把绿色GDP作为主要衡量指标对于 气候的变化影响，因此稍后会为大家着重收集气候的数据去作为 第一问的数据支撑 方便问题一的研究。 问题一 实质还是一个多元分析，根据收集的数据进行分析即可，难度不大。 问题二，建立模型，预测对全球的影响。这一问题，我们可以沿用问题一的多元分析模型，进行多元回归分析 预测，进行预测，这样可以保证我们的问题一二是一个完整的整体模型，也可以 单独在选择 一个模型，这里和经济有关，比较建议大家选择计量经济的模型例如AR,ARIMA等等。后面的问题，需要我们选择一个国家，带入国家的数据进行分析。这里稍后为大家收集整理全球各国的各个指标的数据，以方便大家使用建模。 总结 ，问题F收集数据的难度与问题E相当，问题难度也是相当的。因此这里还是比较推荐小白，或建模手能力不强的选择F题着手。
文末大总结，整体来看，我个人认为题目难度 B=D>A>C>E=F。问题BA之所以难度比C大，主要就是难在问题BA收集数据有些偏，可能不太好收集，为了帮助大家稍后我们也会帮大家尽量的收集更多的数据。问题EF比C小也是因为虽然涉及收集数据，但是收集数据的难度不大，因此比较建议小白、新手选择E、F，经常打比赛的队伍，经验丰富的选择A、B.这样建议就是因为，我们经常收集数据、也进行一些数据库的管理，我们会帮大家 尽可能多的收集数据，因此会大大降低BA,EF赛题的难度。 整体题目难度设置上来讲，本次美赛 其实并不是 太难，应该也是考虑到了虽然已经离开了疫情的影响，但是疫情所带来的影响依旧存在。对于我们这届参赛选手而言 ，我们大多数队伍都面临着开学就期末考试的情况.外观因素的存在，导致这次比赛难度大大加大。好消息就是对于本次比赛每道题目的模型选择，问题设置都不是太难，题目难度降低了。难度降低也就意味着，各位可以大显身手了。 最后预祝大家比赛顺利，我们顶峰相见！！！
最后，我们精心整理了DEF题的数据、资料，模型，需要则点击链接：
D题：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJWVm5dv
E题：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJWVm5hv
F题：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJWVm5pr
全家桶：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJWVm5pt