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,这个先考虑一下,做备选吧,难度不是一星半点。”

程旭点了点头,数学公式本身就是由刘征负责,既然刘征都说很会很庞大,那肯定不简单,看着下面一道规划题,不禁说道:“规划题怎么样?这里是民航机场的航班规划问题。”

“这种类型和本科数学建模很像,只怕选这道题的会很多。”

刘征又看着下面的题目,不禁说道:“医学、通信,团队没有相关专业的不好做,另外一道表面上是气象预测题,实质上也是大数据,还有就是最后一道,应该就是纯大数据题。”

谷/span“你们觉得这两道大数据题哪个好一些?”

程旭直接说道:“这两题的优缺点都很明显。大数据题:好处是好着手做,肯定能做出结果来,坏处是做的人多。最后结果也表明,选这题的人是最多的。气象题好处是有一定专业门槛,能让很多人望而却步,但门槛又没那么高,如果我们能克服表面的专业知识,回归本质,会比大数据题更容易出彩。坏处是,我们不一定能克服这个门槛。”

林书同意程旭的看法,在他看来也觉得气象题目会更容易出彩。

气象题目e题如下:

探索大雾演化规律,预测大雾变化趋势

为了估计不同大雾情况下对应的能见度以及预测大雾的消散,请回答以下问题:

一、众所周知,雾与近地面的气象因素有关。建立模型描述能见度与地面气象观测(温度、湿度和风速等)之间的关系,并针对题目所提供的数据(机场amos观测.zip)导出具体的关系式……

“要不就选气象题目?”

林书不禁说道:“这个的确是很容易出彩。”

虽然说柿子要挑软的捏,但是在数学建模竞赛里面,太简单的题目选择的学生也多,也不容易出彩。

如果说是战斗,那自然是要根据自己的实力来挑强者,这样完成任务打败强者获得的经验值可能也会很多,当然也不能没有脑子地挑选强者,不然很可能就是自寻死路。

“那它第一问,你们怎么看?”

林书直接回答道:“第一问从技术方面来说打破了传统的建模思维:将具体表达式展示出来。传统的机器学习和神经网络之类的算法,是一个黑盒子,只能得出笔记之间的联系,却无法显示变量作用效果的大小,这也是不好理解机器学习所得出的结果的原因。我觉得第一问解决方法分为基础和高级两种方法。基础的方法:多项式回归

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