2024华数杯B题四小问完整思路+四问数据代码+数据可视化图表

ICM?B?题：光伏发电? ? 完整资料在文末获取

该题目出题的难度与方向都与美赛?ICM?的题型高度相似，将本次竞赛当做美赛的?练手赛，个人认为是非常合适的一种选择。同时?28?号就可以出成绩，也可以在美赛前 实现查漏补缺，提前预祝大家比赛顺利，美赛都可以取得好成绩。下面，我们开始详细?的解读一下本次竞赛的?B?题。

B?题本次的难度远低于?A?题，这势必会导致?B?题的选题认识会比?A?题多很多，但?是比赛的最终成绩是获奖率。无论都是每个赛题选择人数多少，每个赛题获奖的人数都?是?50%，因此不存在选择人少的赛题好获奖这种情况，都是比例获奖。我可以保证跟着?本人的思路，获奖是没有任何问题的，至于能获得什么奖项，主要还是看对于每一问选?择的模型复杂度的高低以及队伍可视化的能力。基本每一问都会给两三种实现方式，上?中下三种实现方式，即使最简单的方式，也是可以保证获奖的。但是很难保证获得很好?的奖项。

数据收集

在正式开始题目之前必须明白，对于美赛这种?ICM?题目，很大程度的上的难点并不在?于题目本身而是，需要我们自行收集数据，由于大家之前没有自己找过数据，所以这一关会?难倒很多很多的人群。本团队会为大家收集一套完整的数据，供大家选择。至于选择这套数?据集中的何种数据，就因队伍而已，因此一千个队伍可能有一千种选择方式。所以，从一开?始的选择数据开始，大家就会各不相同。因此，无需担心查重率过高的问题。

本文目前，已经为大家收集了问题一和问题四的数据，如下所示。稍后也将为大家专门?收集关于光伏发电相关的数据，完成对于问题三四的数据收集。

（注释：大家如果需要其他，数据集中没有的数据，欢迎大家留言，我们会尽力帮大家?收集）

问题一、中国的电力供应与许多因素相互作用。请研究它们之间的关系，并预测中国从?2024?年到?2060?年电力供应的发展趋势。

问题一本质是一个问题，两个步骤，一进行相关性分析，二进行预测。需要注意的是本 题的主体是电力供应，不是本文的主旨光伏发电。因此，我们只需要研究电力供应就可以。?首先，我们需要选择合适的指标，对于电力供应有很多相关的指标，这里每个人选择的都不 会一模一样，因此这也是大家论文不用的地方。我下面给大家一个大致的方向，首先就是历 史的电力供应数据（该数据在国家统计局收集到，在?1.5?更新中，文件名为‘水电、火电、?核电、风电生产量?’），其次就是一些与电力供应相关的数据经济数据（GDP、人口增长等）、?工业化进程数据、?电力结构（煤炭、天然气、可再生能 源等）、经济增长率、城市化率、家庭??消费水平等（以上大部分数据都可以在?1.5?更新中，文件名为“1269?个中国宏观指标”找到）?后续也会补充一些这方面的宏观数据。

确定收集到的数据指标后，就是整理数据。建议大家可以绘制几张折线图（图一这种的）?等，完成对收集到数据的描述，对于数据预处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据降维 ?等。异常值处理，首先判定数据分布方式，对于正态分布的数据利用?3?西格玛原则判定异常??值；非正态分布的数据利用箱型图判定异常值。对于判定的异常值进行剔除处理，变为缺失 ?值。

对缺失值，两部分既有数据收集本身所有的，还有就是异常值处理带来的异常值。这里?比较建议大家选择线性插值（平均值插值、克里斯插值等都是可以的）。对于较高维度的数?据，还可以选择就降维处理。

处理完数据后，需要对进行第一小问的回答，即判定关系。这属于关联分析模型，根据?变量的个数不用刻意直接选择不用的方式。这里，个人比较建议直接使用?person进行相关?性分析即可。

第二小问，预测模型可以根据自行收集的数据的需求进行选择，数模常见的预测模型见?下表。个人比较推荐的三种预测模型，分别为

方案一：y?与多个?x????建立多元回归模型

使用该方法的原因，是之前已经完成了多个?x?之间的分析，可以直接顺理成章的建?立多元回归模型。这种方式比较顺滑，比较容易懂，但是预测精度会比较低。

方案二：单一预测模型 例如 LSTM?、BP?、随机森林可能会比较合适

使用该模型，复杂度比方案一要好一些，精度也很好。模型整体度没有方案一好

方案三：建立加权平均预测（?arima?、lstm?、多元回归模型）?，个人最喜欢的模型，模型复?杂度很高，但是主要问题就是篇幅很长，可能?25?页的篇幅限制会超出限制。有点自卖自夸?的嫌疑，但是这个就是我们保奖模版的预测模版。该模型也是本次我论文写作的模型，下面?是其原理图，会在更新的视频里面进行说明，看不懂的，只能使用方案一、二。点击链接加入群聊【2024华数杯数学建模资料总群】：