美赛h奖相当于国赛几等奖「2018年美赛b题数据搜集」
美赛h奖相当于国赛几等奖「2018年美赛b题数据搜集」
本文摘要：美赛h奖相当于国赛几等奖 美赛H奖的地位相当于国内比赛的二等奖。美国大学生数学建模竞赛共设有六种奖项，分别是特等奖、特等奖候选奖、一等奖、二...
美赛H奖的地位相当于国内比赛的二等奖。美国大学生数学建模竞赛共设有六种奖项，分别是特等奖、特等奖候选奖、一等奖、二等奖、成功参与奖和不成功参赛奖，简称O奖、F奖、M奖、H奖、S奖和U奖。其中，O奖占比0.5%，F奖占比1%，M奖占比13%，H奖占比30%，S奖占比55%。
〖One〗美赛赛题主要分为六大类：连续型、离散型、大数据分析、运筹学/图与网络、环境可持续性和政策。优化类问题最为常见，涉及规划模型、排队论等，需要明确目标、决策变量和约束条件。从2006年至今，每年的美赛中都有优化类题目，如公交线路优化、小微企业信贷决策等。
〖Two〗对于如何评价2024年美国大学生数学建模竞赛（美赛）的D题，首先需要明确的是，赛题类型分为MCM（Mathematical Contest In Modeling）和ICM（Interdisciplinary Contest In Modeling）。D题属于ICM，涵盖运筹学、网络科学、环境科学和政策等四个方向。
〖Three〗题目类型与特点：MCM：包含三道题目，其中A题为连续型题目，B题为离散型题目，C题涉及大量表格数据处理。题目具体、表述简洁，要求明确。ICM：同样包含三道题目，题目会提供一些参考数据。D题涉及运筹学和网络科学等，E题聚焦环境问题，F题关注政策议题。
美赛选题比例相关内容如下：A题有14%比赛队选；B题有18%比赛队选；C题有28%比赛队选；D题有10%比赛队选；E题有15%比赛队选；F题有13%比赛队选； 从定题百分比上看，做C题的队较多，高达28%，做D题的队较少，只有10%。
通过数据我们发现，MCM和ICM选题情况中，C题和E中占比是最多的，其中选C连续两年的占比是最多的达到34%，美赛的C题也是偏向数据分析类的题目，比较适合新手下手，数据分析类题目大家还是比较受欢迎的，也是美赛中选题人数较多的类型。
在MCM竞赛中，44支队伍获得全球特等奖，其中39支来自中国，5支来自美国。ICM中，21支队伍获得全球特等奖。在获奖比例上，MCM和ICM的S奖获奖人数均超过三分之二，但获得特等奖O奖和特等奖提名F奖的比例相对较低。选题趋势：MCM中，选择C题的队伍最多，超过三分之二。
美赛获奖比例为总选手人数0.5%。2023年全国大学生数学建模竞赛（以下简称美赛）广州分赛区获奖名单日前揭晓，我们队伍获得了一等奖和*创意奖的双重荣誉。经过三天的激烈角逐，我们队伍最终脱颖而出。
2023年度美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）的获奖比例定为参赛总人数的0.5%。 在2023年全国大学生数学建模竞赛（美赛）广州分赛区的评选中，我们的团队荣获一等奖与*创意奖。 经过三天的紧张比赛，我们的团队成功胜出，项目《基于深度学习的二手车估价模型》起到了关键作用。
〖One〗美赛选题与获奖情况数据分析 历年选题比例 从2016年开始，美赛MCM/ICM每年出3题，共六题。MCM侧重自然、理工，有A、B、C三题，分别涉及连续型、离散型、数据处理。ICM侧重社科、人文，包含D、E、F三题，其中D题为运筹学、网络科学等，E题近年改为了可持续性主题，F题为政策分析。
〖Two〗年美赛获奖数据概览如下：参赛队伍总数为18525队，其中选题A类队伍31%，B类队伍14%，C类队伍55%。
〖Three〗D题选题人数较少，如果能做好，有机会获得O奖。E和C题是选题大户，获奖比例分别为67%和68%。对比近两年情况，获奖比例基本保持稳定，F奖约为2%，M奖约为6-7%，H奖约为21-22%。无需过分担心奖项的认可度，美赛的认可度与国赛相比不算高，拿S奖不代表水平不足，仅是一次小比赛。
〖One〗问题一分析 首先，问题中没有现成的数据，需先进行数据收集。搜集小型潜艇的参数（体积、重量、可调节重量范围）和海域参数（海流速度、海水密度分布、地理环境）。模型简化为圆柱形，采用经典力学或流体力学分析，结合海底地理环境和海水密度对潜艇沉浮的影响进行受力分析。
〖Two〗综上，2023年美赛B题的解答围绕马赛马拉国家保护区的生态特色，通过数学建模和代码实现，旨在提出科学合理的保护策略，促进生态系统的可持续发展。这一过程不仅需要深入理解保护区的生态体系，还需要运用数学工具进行数据分析与模型构建，最终以实际可行的解决方案回应生态挑战。
〖Three〗阶段一：模型学习。推荐《数学模型》、《数学建模算法与应用》等书籍，深入学习每个模型的详细教学。阶段二：代码学习。掌握Python、Matlab等编程语言，重点学习pandas、Numpy、matplotlib、seaborn、Scipy、Sklearn等库，同时学会数据预处理、可视化、模型建立与求解、敏感性分析等。阶段三：写作讲解。
〖Four〗Y题（实时更新）：探讨二手帆船价格问题。题目分析表明，二手帆船数据难获取，可参考二手市场（如二手车、二手房）定价策略。数据预处理阶段，处理缺失值，常用方法有最近邻算法、拉格朗日插值、三次卷积等。定价模型构建时，可借鉴国赛经验，采用八爪鱼等工具爬取数据，建立模型关联价格与其他信息。
〖Five〗现在讨论“2024 ICM 问题 F：减少非法野生动物贸易”这一问题。关键点有四： 目标是设计一个基于数据驱动的5年项目，旨在显著减少非法野生动物贸易。 需要为指定客户量身定制项目。此客户应具备项目实施所需权力、资源和兴趣。
中英版题目与数据下载链接如下：链接：pan.baidu.com/s/1pu8rli... 提取码：CSBY 为了助力参赛，特邀15位美赛O、F奖得主提供解题参考思路。鉴于队伍众多，解题思路开放预约名额200个。对解题感兴趣的同学，记得预约。预约方式：同名*，后台回复“24美赛思路”，按指引预约。
面对2024年美国大学生数学建模竞赛F题中关于减少非法野生动物贸易的挑战，我们需要开发一个数据驱动的5年项目，旨在显著降低这一非法行为，同时说服特定客户执行项目。客户可为官方或非官方角色，如政府机构、非政府组织、企业或社区团体。
性别比与资源依赖模型：基于Lotka-Volterra方程，考虑性别比例R与资源可用性A的相互作用，构建公式，通过数据拟合参数。 综合模型：利用种群遗传算法和系统动态模型，模拟性别比率遗传变异和自然选择对生态影响，分析性别比例变化对海灯笼鱼种群和生态系统稳定性。
美国大学生数学建模*论文模板写作讲解思路如下： 论文结构与格式 清晰有条理的结构：论文应遵循引言、模型设计、结论等标准结构，确保内容条理清晰。 小节内容精炼：避免小节内包含大篇幅叙述，以免读者难以把握核心要点。 重要概念强调：重要概念*出现时应用黑体字或其他方式强调，以便读者快速理解。
回顾2023年美赛数学建模竞赛，我们团队在诸多领域均取得了荣誉。很多人参加数学建模竞赛是为了获得奖励，对于希望在上海落户的同学尤其如此。同时，这个竞赛也是众多官方认可比赛中较易取得成绩的一项。
