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美赛介绍：美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）是历史最为悠久的一项数学建模赛事，起源于上世纪八十年代，主办方为美国COMAP公司。

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从数学建模的角度出发，线性回归旨在找到一个线性方程，最好地描述自变量（或称为解释变量、特征变量）和因变量（或称为目标变量）之间的关系。本文将通过Python代码示例，详细介绍线性回归模型的建立过程。

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问题A(MCM)气道阻力的估计问题B(MCM)疾病传播的风险问题C(ICM)阅读这篇文章有多难？问题D(ICM)为什么100年中就有1次天气事件如此频繁地发生？问题A(MCM)气道阻力的估计气道阻力的定义是产生通过肺气道的单位气流所需的跨肺压变化。更简单地说，它是口腔和肺泡之间的压力差，除以气流。影响气道阻力的因素有很多，我们需要讨论这些因素如何影响总的气道阻力。许多研究假设肺气道是一个光滑的相邻

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为了分析这个问题，可以采用以下的数学建模思路：建立灯鱼种群模型：首先，建立一个灯鱼种群的动力学模型，考虑到性别比例的变化。这个模型需要考虑灯鱼的繁殖、生长、死亡等基本过程，并特别关注性别比例的变异。

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在2023年温布尔登网球公开赛男子组决赛中，20岁的西班牙新星卡洛斯-阿尔卡拉斯击败了36岁的诺瓦克-德约科维奇。这是德约科维奇自2013年以来首次在温布尔登输掉比赛，同时也结束了这位大满贯历史上最伟大球员的辉煌战绩。[1]德约科维奇似乎注定要轻松获胜，因为他在第一盘以6-1的比分占据优势（7局比赛中赢了6局）。然而，第二盘比赛却十分紧张，最终阿尔卡雷斯在决胜盘中以7-6获胜。第三盘与第一盘相反，

虽然有些动物物种不存在通常的雄性或雌性，但大多数物种基本上都是雄性或雌性。虽然许多物种在出生时的性别比例为1:1，但其他物种的性别比例却偏离了平均值。这就是所谓的适应性性别例变异。例如，美洲鳄孵卵巢的温度会影响其出生时的性别比例。建模忠哥团队出品，关注微信公众号：建模忠哥获取更多资源灯鱼的作用很复杂。在一些湖泊栖息地，灯鱼被视为对生态系统有重大影响的寄生虫，而在世界上的一些地区，如斯堪的纳维亚半岛

希腊的一家公司MaritimeCruisesMini-Submarines（MCMS）制造的潜水器能够载人到海洋的最深处。潜水器被移动到指定地点，并在不与主船相连的情况下部署。MCMS公司现在希望利用他们的潜水器带领游客在爱奥尼亚海海底探险，寻找沉船残骸。不过，在此之前，他们需要制定安全程序，以防与主船失去联系以及可能出现的机械故障（包括潜水器失去推进力），从而赢得监管机构的批准。特别是，他们希望

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中文赛题：搜寻潜水器希腊的海上巡游迷你潜艇公司（MCMS）制造能够载人深入海洋最深处的潜水器。潜水器被移动到位置并从主船上无缆绳部署。MCMS现在希望利用他们的潜水器带领游客探险爱奥尼亚海底寻找沉船残骸。然而，在他们能够做到这一点之前，他们需要通过制定安全程序来赢得监管机构的批准，以应对与主船失去通信和可能的机械故障，包括潜水器推进力丧失的情况。特别是，他们希望你开发一个模型来预测潜水器随时间的位

#1赛题问题A：资源可用性和性别比例虽然一些动物物种存在于通常的雄性或雌性性别之外，但大多数物种实质上是雄性或雌性。虽然许多物种在出生时的性别比例为1：1，但其他物种的性别比例并不均匀。这被称为适应性性别比例的变化。例如，美洲短吻鳄孵化卵的巢穴的温度会影响其出生时的性别比例。七鳃鳗的作用是复杂的。在一些湖泊栖息地，它们被视为对生态系统有重大影响的寄生虫，而七鳃鳗在世界的一些地区也是食物来源，如斯堪

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一、题目翻译背景：中国的电力构成包括传统的能源发电（如煤炭、石油和天然气）、可再生能源发电（如水力发电、风能、太阳能和核能）和其他形式的电力。这些发电方式在满足中国巨大的电力需求方面发挥着至关重要的作用。根据最新数据，中国总发电量超过20万亿千瓦时，居世界第一。电力能源产业与经济状况、家庭消费水平、城市化率、市场化等因素密切相关。电能是经济发展和社会进步的基础，在工农业生产、商业服务和家庭生活中发

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问题分析问题围绕2023年温网男单决赛中，20岁的西班牙新星卡洛斯·阿尔卡拉兹击败36岁的诺瓦克·德约科维奇的比赛。德约科维奇自2013年以来首次在温布尔登输球，结束了他在大满贯赛事中的杰出表现。这场比赛被认为是一场精彩的较量，经历了多次势头的转换，这些势头转换通常被归因于“动量”。在体育运动中，团队或球员可能会在比赛/比赛中感觉到自己有动量，或“力量/力量”，但很难衡量这种现象。此外，还不清楚比

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目录Summary1Introduction1.1Background1.2RestatementoftheProblem1.3OurWork2AssumptionsandJustifification3Notations

问题一完整的代码已给出，预计2号晚上或者3号凌晨全部给出。代码逻辑如下：C题第一问要求我们开发一个模型，捕捉得分时的比赛流程，并将其应用于一场或多场比赛。你的模型应该确定哪名球员在比赛的特定时间表现得更好，以及他们的表现有多好。那么换句话说，就是评价球员在比赛期间的一个实时的状态，因此对于这个问题求解的关键在于如何从给出的数据中提取特征，而不是侧重于套用模型进行评价在于我们需要根据提供的数据，分析

2024ICMProblemE:SustainabilityofPropertyInsurance本题要求选取不同大陆上经历极端天气的两个地区来为保险公司开发模型，本题的重点是找到尽可能多而全的数据，包括天气数据，经济数据，人口数据等。模型选择：对于气候：l根据历史的气候数据，对未来的极端天气进行预测（时间序列分析），可以利用季节性ARIMA，长短期记忆网络（LSTM），向量自回归（VAR）模型等

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赛题目的可以将其拆解为以下主要问题，并为每个问题提出解决方案：如何在极端天气事件越来越多的地区部署财产保险？保险公司应在何时何地承保保单？业主如何影响保险公司的承保决定？如何建立能够评估未来房地产决策的保险模型？如何为社区领导人制定保护模型？如何运用保险和保护模型评估历史地标的价值并建议未来计划？问题一.极端天气保险定价模型问题分析创建一个保险定价模型，该模型能够根据不同区域的风险程度来调整保费。

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题目这是一个关于房产保险可持续性的问题。由于极端天气事件的影响，对物业所有者和保险公司构成了巨大挑战，全球已经承受了超过1万亿美元的损失。保险行业在2022年因自然灾害的赔偿要求比30年平均水平增加了115%。随着气候变化的影响，预期会有更多严重的天气相关事件发生，包括洪水、飓风、气旋、干旱和野火等。随着气候变化影响的增长，房产保险不仅价格上涨，而且也越来越难找到保险公司愿意承保的政策。此外，平均

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