2023数学建模研赛华为杯E题思路

根据提供的引用内容，解决2023数学建模研赛华为杯E题可以遵循以下思路和流程：

1. 备赛准备：在备赛过程中，需要具备扎实的数学能力，了解常用数学模型的适用范围、思想方法以及实现步骤。建议提前了解有哪些数学模型可以应用于该题目，以及每个模型的使用时间和效果。推荐阅读《数学建模算法与应用》一书，该书作者多次获得高教社杯，对于备赛和解题有很大参考价值。

2. 基础模型的选择：选择合适的基础模型是解题的关键。针对此次赛题，可以选择多种评价和预测类模型。在选择模型时，建议考虑自己能够做一些小的创新点和比较高端的模型，以提升解题的质量和创新性。

3. 数据分析和补充：针对附件中提供的大量数据，进行充分的数据分析和补充工作。可以利用统计分析方法和可视化技巧，对数据进行探索和理解，并填补缺失值和异常值，以保证数据的完整性和准确性。

4. 模型建立和优化：根据题目要求和数据特点，建立合适的数学模型。在模型建立过程中，需要考虑模型的可解释性和预测能力，并进行参数优化和模型调整，以提高模型的性能和准确度。

5. 结果分析和讨论：对模型的结果进行分析和解读，得出准确的结论并给出相应的建议。可以通过对模型的稳定性和鲁棒性进行评估，验证模型的有效性和可靠性。

相关问题

2023数学建模研赛华为杯E题思路-出血性脑卒中临床智能诊疗建模

引用中提到，该题目需要通过对真实临床数据的分析来研究血性脑卒中患者血肿扩张风险、血肿周围水肿发生及演进规律，并预测患者的临床预后。可以建立数学模型，并使用评价类算法如灰色综合评价法、模糊综合评价法来对各个指标建立联系。

因此，在解决这个问题时，你可以通过以下步骤来进行建模和预测:

1. 收集真实临床数据，包括血性脑卒中患者的相关信息，如年龄、性别、病史等，以及与血肿扩张风险、血肿周围水肿发生及演进相关的指标数据，如血肿大小、血肿位置、出血量等。

2. 进行数据预处理，包括数据清洗、缺失值处理和异常值检测等，确保数据的质量和完整性。

3. 建立数学模型，可以考虑使用机器学习算法，如BP神经网络、RBF神经网络、感知器神经网络等，以及其他算法如K近邻算法等。这些模型可以通过训练来学习临床数据的规律，并预测患者的临床预后。

4. 使用评价类算法，如灰色综合评价法、模糊综合评价法，将各个指标建立联系，以综合评估血肿扩张风险、血肿周围水肿发生及演进规律。

2023华为杯数学建模E题思路分析

根据引用内容分析，2023华为杯研究生数学建模竞赛E题的思路分析如下：
背景介绍提到了题目是关于出血性脑卒中临床智能诊疗建模的，因此团队需要对该疾病进行深入了解，并针对其诊疗过程进行建模与优化。

备赛准备中提到了数学能力的重要性，参赛者需要了解常用数学模型的适用范围、思想方法以及实现步骤。推荐的参考书籍是司守奎的《数学建模算法与应用》。

最后，多比较分析也是非常重要的一步，需要对所选模型和算法的优缺点进行评估，包括复杂度、运算时间等。对于无法解决的问题，需要分析算法的不足和局限性。