2023数学建模美赛春季赛Y题思路

春季赛推荐Y题，Z题开放度太高语文建模容易把握不住采分点Y题定量回归分析+预测。

首先Y题的困难在于指标的数据收集要确保来源是统一口径针对第—问核心是建立指标因素和二手帆船价格的关系模型。

对于指标推荐使用SDA分解法或者高级点的前沿方法:LMDI(需要代码私聊群主有偿购买)法对指标因素拆解或者采用SVD特征分解配合PCA主成分分析法对特征进行筛选排序并降维。

接着对特征数据做Z-score归一化、3倍IQR剔除异常值、均值填充NaN值等预处理操作建立岭回归模型或者RBF神经网络模型或者ARIMA、GM(1，1)模型回归出关系方程。并在历史真实标签的数据上验证预测准确率，并采用混淆矩阵或ROC曲线等评价法对模型做出评估。

针对第二问本质是把不同地区的数据当作测试集，给出的平均市场价格作为真实标签groudtruth来看预测准确性做完这—步没有结束，暗含了第三问。

模型的泛化能力肯定是差的不可能针对所有地区的价格预测都准确一定存在预测准确率低于平均准确率的地区找出这几个地区并建模探讨什么原因引起的该如何改进。

推荐使用因果推断的前沿建模方法(因果推断是近两年才火的类比17年的深度学习)用模糊评价法或者灵敏度分析调整模型最后给出结论这样才算完整。

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