前言

本文为博主数学建模比赛第五天的内容记录,希望所写的一些内容能够对大家有所帮助,不足之处欢迎大家批评指正🤝🤝🤝

进度

今天已经是最后一天了,博主今天和两个队友熬了个大夜总算把论文给整了个七七八八然后提交了,因为实在熬不动了,前面两天没有更新博客分享比赛内容因为实在没有时间,每天从早上8点弄到晚上12点,连写博客的时间都没有,今天睡了一个上午和下午,准备把剩下的一点内容把总结记录一下,希望大家也顺利提交论文后面有个好结果,话不多说,我们进入正题! ✊✊✊

问题四分析

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对于问题四的问题阐述我们可以抽离出几个关键点进行分析

1.问题中提到的众多传统模型说明在问题四的模型预测时需要去对比传统模型来展示我们模型的优势,这点算是比较基本的问题,无论是编程还是论文写作,模型对比是比较基本的环节🤔🤔🤔

2.这里提出跨越不同材料类型说明我们的模型要把材料类型这一数据特征作为模型的变量,这里的话由于C题所给的训练集数据的材料数据是不同的Sheet表,所以这里处理的时候要注意把各个sheet表的数据给整合并打上材料类型的编码特征🤔🤔🤔

3.这里的工况条件没有很细致的讲出是什么特征,所以这里可能就是说我们要进行数据分析,考虑哪些工况特征作为模型的输入特征或者计算变量,对应论文中可以进一步补充问题四的特征分析部分,考虑各个工况特征对磁芯损耗的一个权重,进行特征组合优化,当然这只是博主的思路,仅供大家参考👻👻👻

4.这里的话的数据分析技术和建模技术的话其实提示我们论文的这一部分可以这样去组织内容,一块儿就是数据分析(上述提到的因为工况条件没有规定的很死,所以这里可以分析一部分内容),另外的话就是建模技术,如果是用的现有的模型也建议把模型的技术原理和算法逻辑给好好讲清楚,多加点公式结合自己的特征处理流程去讲🤔🤔🤔

5.这里的分析模型的预测精度、泛化能力以及对业界的各种指导意义,预测精度的话就是可以采用训练集的划分去进行预测对比实验,因为测试集是没给磁芯损耗的,所以无法让我们看模型的预测精度,可以采用把训练集进行进一步划分的处理方法,从而可以得到多个模型的预测数据进行对比分析,对业界的指导意义这一部分可以在讲完建模的内容后补充一些原理知识即可,整个一个逻辑是这样,就是博主建议最后就是贴合问题去进行论文写作。🫡🫡🫡

问题五分析

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对于问题五的问题阐述我们可以抽离出几个关键点进行分析

数模论文经验分享

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总结

在写总结的内容的时候已经是提交完论文和MD5码的第二天了,昨天睡到晚上然后实验室又有些其他事情导致博客没办法及时更新,然后希望有个好结果吧,也希望大家的数模比赛都能有个好结果✊✊✊