2023年APMCM亚太赛（C题）数据集！新能源电动车|亚太地区大学生数学建模竞赛！

我是鹿鹿学长，就读于上海交通大学，截至目前已经帮200+人完成了建模与思路的构建的处理了～
小鹿学长经过多方的努力，在各种官方渠道里拿到了很重要并很有效的数据集！另外我的另一篇文章里也介绍了这道题的详细解析呀！！

完整数据集可以在文章末尾领取！

数据包：

问题重述

问题1：分析影响中国新能源电动车发展的主要因素，建立数学模型，并描述这些因素对中国新能源电动车发展的影响。

问题2：收集中国新能源电动车行业发展数据，建立数学模型描述并预测未来10年中国新能源电动车的发展趋势。

问题3：收集数据，建立数学模型分析新能源电动车对全球传统能源汽车行业的影响。

问题4：一些国家制定了一系列旨在抵制中国新能源电动车发展的政策。建立数学模型分析这些政策对中国新能源电动车发展的影响。

问题5：分析新能源电动车（包括电动公交车）在城市中电气化对生态环境的影响。假设城市人口为100万，请提供模型的计算结果。

问题6：基于问题5的结论，撰写一封公开信向市民宣传新能源电动车的好处以及电动车行业对全球各国的贡献。

# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn import metrics
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
# 假设数据存储在CSV文件中，文件名为data.csv
data = pd.read_csv('data.csv')

# 选择自变量（影响因素）和因变量（新能源电动车发展程度）
X = data[['政策支持', '技术创新', '市场需求', '经济因素']]
y = data['新能源电动车发展程度']

# 数据预处理
# 可以进行缺失值处理、标准化等操作

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 建立多元线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 输出模型参数
print('模型系数:', model.coef_)
print('截距:', model.intercept_)

# 模型评估
print('均方误差(MSE):', metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred))
print('解释方差分(Variance Score):', metrics.explained_variance_score(y_test, y_pred))

撰写一封公开信向市民宣传新能源电动车的益处以及电动车产业对世界各国的贡献。：

1. 引言： 以简短明了的语言介绍公开信的目的，即向市民宣传新能源电动车的益处和电动车产业对全球的贡献。

2. 新能源电动车的益处：

   • 介绍新能源电动车的环保优势，强调其减少空气污染、降低温室气体排放的作用。
   • 提及新能源电动车的能效更高，可以减少对传统能源的依赖，有助于缓解能源压力。

3. 电动车产业对全球的贡献：

   • 强调电动车产业对经济增长的促进，包括制造业、研发创新等方面的贡献。
   • 讨论电动车产业对创造就业机会的积极影响，尤其是在新兴产业的发展中。

4. 全球合作与可持续发展：

   • 强调各国之间在新能源电动车产业上的合作，推动技术的共享和创新。
   • 讨论新能源电动车产业与可持续发展目标的契合，以及如何通过全球合作实现更绿色、更可持续的未来。

5. 呼吁行动：

   • 鼓励市民支持新能源电动车的推广，提倡环保出行方式。
   • 提倡政府继续支持电动车产业的发展，并制定更多的政策鼓励电动车的推广。

6. 结束语：

   • 总结新能源电动车的益处和电动车产业的重要性，强调市民在保护环境、促进可持续发展中的重要角色。
   • 表达对市民支持和对电动车产业发展的期待。

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