2018年美赛a题解决方案,美赛MCM和ICM有何区别,分别适合什么样的人群参赛?
2018年美赛a题解决方案,美赛MCM和ICM有何区别,分别适合什么样的人群参赛?
美赛H奖是国际二等奖，也被称为荣誉奖。美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）是极具影响力的国际性数学建模竞赛，其奖项设置中，H奖处于二等奖的位置。该竞赛的奖项设置还包括O奖（特等奖）、F奖（特等奖提名）、M奖（一等奖）、S奖（成功参与奖）以及U奖（不成功参与奖 ，仅MCM有）。
MCM对数学和计算机技能的要求较高。ICM则更注重逻辑思考和写作能力。适合参赛的人群 适合参加MCM的人群：具有较强数学和计算机背景的学生，尤其是擅长算法设计、编程和数据分析的学生。对连续型、离散型数学问题感兴趣，并希望在这些领域展现自己才能的学生。
MCM对数学、计算机要求高，ICM对逻辑、写作要求高。选择题目时，时间管理极为关键，选题时间过长会减少建模和写论文的时间。获奖主要取决于实力与运气，充分准备可提高胜算。MCM与ICM各有特色，选择适合的竞赛能增加获奖机会。
MCM：偏自然、理工类学科，对数学、计算机要求高。ICM：偏社科、人文类学科，对逻辑、写作要求高。获奖比例：MCM：获奖比例相对较低，例如Outstanding奖的比例约为0.18%。ICM：获奖比例相对较高，例如Outstanding奖的比例约为0.28%，且Meritorious奖和Honorable Mention奖的比例也高于MCM。
总而言之，MCM是一项面向大学生的数学建模竞赛，ICM是一个跨学科的面向高中生的建模竞赛。两者在参赛对象、题目类型、时间限制和奖项设置等方面存在差异。
ICM竞赛则更侧重于交叉学科的应用，问题往往涉及环境科学、能源、交通等领域。参考数据的提供有助于参赛者更快地进入问题的核心，进行有效的模型构建。此外，ICM还鼓励参赛者在模型构建中考虑社会、经济、生态等多方面因素，以提供更加全面的解决方案。
1、年美赛题型及算法模型预测，以及近五年O奖算法模型汇总如下：2022年美赛题型预测 MCM竞赛：A题：可能涉及优化问题，如多目标优化，常用算法包括遗传算法等。B题：可能涉及模糊综合评价和层次分析法等，用于解决决策或评价问题。C题：可能涉及主成分分析和线性拟合等，用于数据降维和趋势预测。
2、MCM竞赛分为A（连续）、B（离散）和C（大数据）题型，强调数学功底和模型构建。A题可能涉及优化，如2016年的热水澡，用到多目标优化、遗传算法等；B题如2016年的太空垃圾，可能用到模糊综合评价法和层次分析法；C题如2016年的优质基金挑战，涉及主成分分析和线性拟合。
3、美赛预测模型详解 ARIMA模型ARIMA是时间序列分析的经典模型，适用于预测定量变量的未来值。关键步骤包括检查平稳性（ADF检验），确定阶数（自相关和偏相关分析），以及模型残差的白噪声检验。例如，通过1985-2021年杂志销售数据预测未来五年销售，可使用SPSSPRO进行操作。
4、层次分析法 层次分析法是一种多目标复杂问题的决策分析方法，结合定量与定性分析，评估指标之间的相对重要性。例如，通过构建指标（如景色、费用、居住、饮食、旅途）对旅游地进行评价，进行选择。具体操作步骤包括选择决策模型、输入构建的指标和方案、两两比对重要程度值等。
1、美赛数学建模A题B题C题D题E题F题选题建议思路讲解：A题选题建议：深入理解题目背景：首先，要仔细研读A题的题目描述，理解其背后的实际问题和应用场景。分析题目要求：明确题目中的关键要求，如需要解决的核心问题、限制条件等。结合专业优势：根据团队成员的专业背景和兴趣，选择与之相关的角度进行深入分析。
2、其次，我们强调知识准备。这包括掌握论文排版工具、绘图软件、数据分析可视化工具以及编程语言集成开发环境等。最后，对于理论知识的准备，我们建议团队成员掌握基本的数学模型和算法，如线性规划、整数规划、优化算法等。在选题方面，建议根据题目类型选择。
3、美赛题目已公布！难度由易到难排序为F E D A C。A题聚焦机理分析，探索物种发展规律，构建描述种群、资源、环境相互作用的动态模型，如生存分析、Lotka-Volterra模型。若采用神经网络、随机森林等机器学习模型预测数量变化，虽能捕捉趋势，但对生态系统机制的解释力不足。
