2023APMCM亚太数学建模竞赛C题（持续更新思路+代码+讲解）

问题描述

新能源汽车是指采用先进的技术原理、新技术和新结构，以非常规车用燃料为动力来源(非常规车用燃料是指除汽油和柴油以外的燃料)，并集成了车辆动力控制和驱动方面的先进技术的车辆。新能源汽车包括四大类:混合动力电动汽车、纯电动汽车、燃料电池电动汽车和其他新能源汽车。新能源电动汽车作为新能源汽车的一种，由于其低污染、低能耗、调峰能力强等特点，近年来获得了快速发展。新能源电动汽车，包括电动公交车和7座以下家用电动汽车，一直受到世界各国消费者和政府的欢迎。

自2011年以来，中国政府积极推动新能源电动汽车的发展，并制定了一系列优惠政策。新能源电动汽车产业取得巨大发展，逐渐成为继“中国高铁”之后的又一个中国标志。现在邀请您的团队完成以下问题：

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

2. 问题2：收集中国新能源电动汽车的行业发展数据，建立数学模型来描述和预测未来10年中国新能源电动车的发展。

3. 问题3：收集数据并建立数学模型，分析新能源电动汽车对全球传统能源汽车行业的影响。（关联度分析）

4. 问题4：一些国家制定了一系列有针对性的政策来抵制新能源电动汽车在中国的发展。建立数学模型分析这些政策对中国新能源电动汽车发展的影响（分析对问题一的哪些因素有影响）

5. 问题5：分析城市新能源电动汽车（包括电动公交车）电动化对生态环境的影响。假设有100万城市人口，提供模型的计算结果。（二氧化碳减排）

6. 问题6：根据问题5的结论，写一封致公民的公开信，宣传新能源电动汽车的好处以及电动汽车行业在世界各国的贡献。

问题分析

问题1：影响中国新能源电动汽车发展的主要因素分析

首先，需要确定并搜集对中国新能源电动汽车发展产生影响的关键因素，例如政策支持、技术进步、成本、市场需求以及环境影响等。

• 建立一个综合模型，比如多元回归模型或系统动力学模型，以描述这些因素对新能源电动汽车发展的影响方式。

• 利用历史数据对模型进行校准，以确保其能够准确地反映实际情况。

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  ​ 关联度计算
  ​ 关联度计算

  2. 问题2：预测未来10年中国新能源电动汽车的发展

  需要进行以下步骤来预测未来10年中国新能源电动汽车的发展趋势：

  首先，收集与新能源电动汽车发展相关的历史数据，包括销量、市场份额、政策变化等。这些数据将提供有关各种因素对市场影响的定量信息。

  然后，建立预测模型，可以采用时间序列分析方法，如ARIMA模型，或使用机器学习模型（如随机森林或神经网络）。

  最后，使用上述模型来预测未来10年新能源电动汽车的发展趋势。这样可以为车企和政府提供有价值的参考，以便他们做出更好的决策。

• 第二问使用两种时间序列方法（自回归积分滑动平均模型（ARIMA）和指数平滑（ETS））和一种机器学习方法（随机森林）。

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  3. 问题3：新能源电动汽车对全球传统能源汽车行业的影响

  为了研究新能源电动汽车对传统能源汽车销售的影响，需要进行以下步骤：

  首先，收集全球汽车行业相关数据，特别是传统能源汽车的销量、市场份额等信息。

  其次，可以采用比较分析、相关性分析或因果分析模型，来探究新能源电动汽车对传统车辆销售的影响。这将提供有关各种因素之间相互作用的更深入理解。

  最后，可考虑建立一个全球汽车市场的动态模型，来分析新能源汽车的增长如何影响整体市场。这个模型将考虑各种因素的动态变化，并预测未来市场走势，同时也可以为政策制定者和汽车企业提供参考依据。

  4. 问题4：针对中国新能源电动汽车发展的外国政策影响

  - 确定和收集与这些政策相关的数据，如贸易壁垒、关税等。

  - 建立一个经济模型，考虑这些政策对中国新能源电动汽车市场的直接和间接影响。

  - 可以采用博弈论模型来分析不同国家之间的策略互动。

  5. 问题5：电动汽车在城市中的电气化对生态环境的影响

  - 首先确定电动汽车电气化对生态环境影响的关键指标，如二氧化碳排放、能源消耗等。

  - 建立一个环境影响模型，结合城市人口数据，估计电动汽车推广对环境的具体影响。

  - 可以使用生命周期评估（LCA）方法来全面评估电动汽车对环境的影响。

  6. 问题6：基于问题5的结论写给市民的公开信

  - 这个问题更侧重于沟通和写作，需要根据问题5的分析结果，用通俗易懂的语言解释电动汽车对环境的积极影响。

  - 强调电动汽车的长期益处，并号召市民支持和采纳新能源汽车。

  持续更新翻译+思路+代码+参考文献

• 下载地址：https://mbd.pub/o/bread/ZZeTl5px

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