【已回答】怎样看待2021数学建模美赛C题?

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怎样看待2021数学建模美赛C题?

      问题C:确认关于大黄蜂的传言

      C题为大数据赛题,一般数据处理与分析是必不可少的,传统的统计学的统计推断、假设检验、回归分析、方差分析等多少也都会涉及到,然后进行相关的结论预测或数据挖掘等

      2019年9月,在加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华岛发现了一群野黄蜂(也被称为亚洲大黄蜂)。鸟巢很快就被摧毁了,但是这件事的消息很快就传遍了整个地区。从那时起,在邻近的华盛顿州发生了几起被证实的关于这种害虫的目击事件,同时也发生了许多错误的目击事件。下面的图1显示了探测、黄蜂观察和公众目击的地图。

      Figure1:MapdepictingAsianGiantHornetDetections,aswellasHornetWatchandPublicSitinglocations.1

      野黄蜂是世界上最大的黄蜂品种,巢的出现令人担忧。此外,大黄蜂是欧洲蜜蜂的捕食者,入侵并破坏它们的巢穴。少量的大黄蜂能够在短时间内摧毁整个欧洲蜜蜂群。与此同时,它们也是其他被认为是农业害虫的昆虫的贪婪捕食者。

      这种黄蜂的生命周期与许多其他黄蜂相似。受精卵的蚁后在春天出现,开始一个新的群体。秋天,新的蚁后离开巢穴,在土壤中度过冬天,等待春天的到来。一只新蚁后在30公里的范围内筑巢。更多关于亚洲大黄蜂的详细信息包含在问题附件中,也可以在网上找到。

      由于对当地蜜蜂的潜在严重影响,野蜂的存在会引起很大的焦虑。华盛顿州设立了热线电话和网站,供人们报告目击这些黄蜂的情况。根据公众的这些报告,国家必须决定怎样优先利用其有限的资源进行进一步的后续调查。虽然一些报道被确定是野黄蜂,但许多其他目击到的昆虫被证明是其他类型的昆虫。

      这个问题的主要问题是“我们怎样解释公众报告提供的数据?”以及“鉴于政府机构的资源有限,我们可以采用什么策略来优先考虑这些公开报告,以便进行额外的调查?”

      你的论文应该探索和解决以下方面:

      •解决并讨论是否可以预测这种害虫随着时间的推移而传播,以及以何种精度。

      •大多数报道的目击事件都将其他黄蜂误认为野黄蜂。只使用提供的数据集文件和(可能)提供的图像文件来创建、分析和讨论预测错误分类可能性的模型。

      •使用您的模型来讨论您的分类分析怎样导致优先调查最有可能是正面目击的报告。

      •说明怎样随着时间的推移更新额外的新报告,以及更新应该发生的频率。

      •使用你的模型,有什么证据可以证明华盛顿州的害虫已经被根除?

      最后,你的报告应该包括一份两页长的备忘录,总结你在华盛顿州农业部的成果。

      不超过25页的PDF解决方案应该包括:

      •一页摘要表。

      •目录。

      •您的完整解决方案。

      •两页的备忘录。

      •引用列表。

      注意:MCM竞赛现在有25页的限制。你提交的所有内容(总结表、目录、参考书目和任何附录)都在25页的限制之内。

      你不应该使用未经授权的图像和材料,其使用受到版权法的限制。确保你引用了你的观点和你报告中使用的材料的来源。

      问题C的一般指导原则

      除了上面列出的具体要求外,请记住,这是一个统计建模练习。提交的文件应遵循与数据使用相关的最佳实践。这些期望的一些例子包括但不限于以下:

      •定义你使用的所有指标和成本功能。

      对参数的任何估计都应该包括区间估计。

      •任何结果都应包括对结果拟合优度的估计。

      •所有的假设都应该清楚地说明,特别是与数据或误差相关的分布。

      •应检查所有与数据相关的假设,并检查与这些假设相关的技术的稳健性。

      •所有与方法或技术相关的假设都应该清楚地说明。

      附件

      针对这个问题,我们提供了以下四种材料所提供的数据文件包含您应该用于此问题的唯一数据。

      1.2021年mcm_problemc_vespamandarinia.pdf

      来自宾夕法尼亚州立大学的描述这种昆虫的背景信息。

      2.2021年mcm_problemc_dataset.xlsx

      一个电子表格4440报告目击与以下字段:

      GlobalID:每个目击记录的唯一标签。

      探测日期:报告的观测日期。

      注:由提交报告的人提供的评论。这可以是一名公众成员,偶尔也可以是一名国家雇员。

      实验室现状:经过分析后,美国农业部正式对其进行了分类。识别结果确定是亚洲大黄蜂。负ID意味着它被排除在外。未处理的意思是它还没有被分类。未经核实的意思是由于缺乏信息而没有作出决定。

      实验室评语:国家昆虫学实验室分析后添加到记录中的内容。

      提交日期:向国家提交报告的日期。这个日期可以显著地在检测日期之后。

      纬度(观测):这些数据是由国家在转换报告提供的地址后提供的。

      经度(观测):这些数据是由国家在转换报告提供的地址后提供的。

      3.2021年mcm_problemc_files.rar

      一个有3305张图片的rar文件和目击报告一起提交。

      可以从以下网站下载:http://www.comapmath.com/MCMICM/2021MCM_ProblemC_Files.rar打开Af6SP7rdm33PxPJmDb4wZq7cw需要输入密码

      4.2021年mcmProblemC_Images_by_GlobalID.xlsx

      电子表格将图像映射到目击事件,包含以下字段:

      文件名:在rar文件夹中的图像的名称。

      GlobalID:每个目击记录的唯一标签。这在两个电子表格中是一致的。

      文件类型:图像以。jpg、。pdf、。png、。jfif、octet-stream、xml开放格式或。zip文件的形式到达。视频以。mp4或quicktime文件的形式出现。

      参考

      1.华盛顿州农业部,2020年亚洲大黄蜂公共仪表盘。https://agr.wa.gov/departments/insects-pests-and-weeds/insects/hornets/data11/5/2020访问。

怎样看待2021数学建模美赛C题?

      上半部分初步思路,下半部分翻译:

      先画重点:

      大数据题目,不得不说数据真的很大。

      国家必须决定怎样将其有限的资源优先用于后续补充调查。

      再提观点:

      1.大黄蜂是害虫,看到了要报告。2.一报告,过来看,发现不是,这就是错误报告。3.哪些可能是真的,哪些可能是假的,以便进一步调配资源。

      数据很大,但是不要怕,可以分析的重点在于:

时间密集与空间密集:一只新蜂王的筑巢距离估计为30公里。那么真的目击报告应当是时间与空间密集的。图片:不一定非得上机器学习高玄学,一个是时间短做不出来,一个是数据量不大样本不够(三千多张还不都是图,甚至还有视频和doc文档,未经标准化的数据集拿来炼丹?流批)。图片不是这么用的,如果可以的话,蜂占整张图的比例(大小),图的明暗程度,图片的杂乱程度(环境乱你咋认)提交人的描述:都说了Notsure,评分下降!实验室的commit:thisisaXXXX反正就不是大黄蜂

      ProblemC:ConfirmingtheBuzzaboutHornets

      问题C:确认关于黄蜂的传言

      2019年9月,在加拿大不列颠哥伦比亚省的温哥华岛上发现了胡蜂(Vespamandarinia,又称亚洲大黄蜂)的殖民地。鸟巢很快被摧毁,但这一事件的消息迅速传遍了整个地区。从那时起,在邻近的华盛顿州发生了几次确认的害虫目击事件,以及大量的错误目击事件。下面的图1显示了探测、大黄蜂手表和公众目击的地图。

      胡蜂(Vespamandarinia)是世界上最大的黄蜂种类,其巢的出现令人震惊。此外,大黄蜂是欧洲蜜蜂的掠食者,入侵并破坏它们的巢穴。少量的黄蜂能够在短时间内摧毁整个欧洲蜜蜂群落。同时,它们是被认为是农业害虫的其他昆虫的贪婪的掠食者。

      大黄蜂的生命周期与其他许多黄蜂相似。受精后在春天出现,并开始一个新的群体。秋天,新蜂王离开巢,在土里过冬,等待春天的到来。一只新蜂王的筑巢距离估计为30公里。有关亚洲黄蜂的更多详细信息,请参见问题附件,也可以在网上找到。

      由于胡蜂对当地蜜蜂种群的潜在严重影响,胡蜂的存在会引起很大的焦虑。华盛顿州已经建立了帮助热线和一个网站,供人们报告这些黄蜂的目击情况。根据这些来自公众的报告,国家必须决定怎样将其有限的资源优先用于后续补充调查。虽然一些报告已被确定为胡蜂,许多其他目击已证明是其他类型的昆虫。

      这个问题的主要问题是“我们怎样解释公共报告提供的数据?以及“在政府机构资源有限的情况下,我们可以采用什么策略来优先考虑这些公开报告,以便进行进一步的调查?

      你的论文应该探讨和解决以下几个方面:

      •解决并讨论是否可以预测这种有害生物随时间的传播,以及准确度怎样。

      •大多数报道的目击都把其他黄蜂误认为是胡蜂。仅使用提供的数据集文件和(可能)提供的图像文件来创建、分析和讨论预测错误分类可能性的模型。

      •利用你的模型讨论你的分类分析怎样导致优先调查最有可能是正面目击的报告。

      •说明随着时间的推移,如果有其他新报告,怎样更新模型,以及更新的频率。

      •利用你的模型,有什么证据可以证明华盛顿州已经消灭了这种有害生物?

      最后,你的报告应该包括一份两页的备忘录,总结你在华盛顿州农业部的调查结果

      附件
      针对这个问题,我们提供了以下四种材料。提供的数据文件
      包含此问题应使用的唯一数据。

      维斯帕曼达里尼亚.pdf
      来自宾夕法尼亚州立大学的背景资料描述了这种昆虫。

      数据集.xlsx
      包含4440份目击报告的电子表格,包含以下字段:
      GlobalID:每个目击记录的唯一标签。
      DetectionDate发现日期:报告的发现日期。
      注:报告提交人的意见。这可以是公众,或者偶尔是政府雇员。
      LabStatus实验室状况:美国国务院对目击事件的官方分类
      经过分析。身份证阳性意味着这是一只亚洲大黄蜂。
      否定的ID意味着它被排除在外。未处理意味着它还没有被分类。
      未核实意味着由于缺乏信息而没有作出决定。
      LabComments实验室评论:国家昆虫学实验室分析后添加到记录中的内容。

      提交日期:向国家提交报告的日期。这个日期可以是在检测日期之后。

      纬度:这些数据是由国家在转换报告提供的地址后提供的。

      经度:这些数据是由国家在转换报告提供的地址后提供的。

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