2021研究生数学建模d题

引用和引用[2]提供的内容主要是关于一个数学建模竞赛的题目，题目要求根据给定的数据集进行特征选择和分类预测模型的建立。具体而言，任务一要求根据不同的ADMET性质选择特征子集，并建立相应的分类预测模型；任务二要求对给定的分子描述符进行变量选择，并确定对生物活性最具有显著影响的分子描述符。

根据引用提供的内容，题目要求建立一个生物活性预测模型。首先，选取与生物活性最相关的30个特征变量，并计算它们之间的距离相关系数。然后，根据相关性从高到低对变量进行排序，并采用非极大值抑制的方式删除与高分变量强相关的变量，以保证所选变量的独立性和信息量。接下来，使用五种常用的非线性模型进行建模：支持向量回归模型、随机森林回归模型、梯度提升回归树模型、XGBoost模型和BP神经网络。将样本划分为训练集和测试集，并通过比较MSE、MAE和R^2等评价指标选择最佳的生物活性预测模型。

相关问题

2023研究生数学建模D题

根据提供的引用内容，我们可以了解到数学建模在解决区域碳排放量以及经济、人口、能源消费量的问题上发挥着重要作用。为了达到2060年碳中和的目标，需要解决发展与碳减排之间的矛盾，其中推动经济社会高质量发展是矛盾的主要方面。

在研究生数学建模D题中，我们可以运用数学模型来分析、评价和预测能效提升、产业（产品）升级、能源脱碳和能源消费电气化等重点工程对碳排放的影响。

2023研究生数学建模d题

2023年研究生数学建模比赛的D题是一个有趣而复杂的问题。该题要求我们利用给定的数据和条件，使用数学模型来研究和解决相关问题。在这个过程中，我们需要运用数学知识和建模技巧来分析问题，提出假设，并设计有效的算法来求解。

在解答这个问题时，我们需要首先理解题目的要求和提供的数据。然后，我们可以开始构建数学模型，选择合适的变量和方程，建立起问题的数学描述。这些变量和方程将帮助我们把复杂的现实问题转化为数学问题，并且通过求解这些方程可以得到问题的解。

在建模过程中，我们需要合理地假设和简化问题，以增加求解的可行性。然后利用数值计算和优化算法来求解模型，得到问题的最优解或近似解。

在解决问题之后，我们需要对模型和结果进行验证和分析。我们可以通过敏感性分析来检验模型的稳定性和可靠性，通过误差分析来评估模型的精度和准确性。如果有必要，我们也可以对模型进行优化，提出改进的方案。

总之，解答2023年研究生数学建模比赛D题需要我们充分利用数学知识和建模技巧，灵活运用数学工具，提出合理的假设和简化，设计有效的算法和优化方法，最终得到问题的解或近似解。这个过程需要耐心和创造力，也需要团队协作和合理分工。通过参与数学建模比赛，我们可以提高我们的数学建模能力和创新思维，为解决实际问题做出贡献。