2021年美赛C题:亚洲大黄蜂扩散模型与图像识别策略

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"Solution.pdf"文档提供了2021年美国大学生数学建模竞赛C题的解决方案,该题关注的主题是亚洲大黄蜂在加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华岛的扩散情况及其影响。参赛团队采用综合评估模型,结合传播预测模型、图像分类模型以及数据描述准确度,以优化公共资源的利用,进行深入调查。 第一部分,团队对报告中提供的阳性ID传播距离进行了时间序列分析。通过对数据的平稳性检验和差异分析,确认了该系列具有可预测性。他们采用了自回归移动平均模型(ARIMA),来拟合这些数据,以便对未来黄蜂扩散趋势进行预测。同时,他们还研究了纬度季节变化和经度变化的影响,这有助于理解可能影响扩散的关键地理因素。 在第二部分,针对图像识别的要求,团队采取了策略性方法。他们通过过采样技术增强训练数据集,以解决类别不平衡问题,同时着重于特征权重,提高了模型的代表性。此外,团队还引入了L2正则化和Dropout技术,以防止过拟合,确保模型在泛化能力上的提升。他们构建了一个分类模型,这个模型旨在精确识别与亚洲大黄蜂相关的图像,为追踪和控制提供关键依据。 整个解决方案展示了参赛者如何运用统计学、机器学习和数据科学的方法来解决实际环境中的问题,强调了模型的实用性和有效性。通过这种综合运用,团队不仅解决了比赛中的挑战,也为实际工作中处理类似问题提供了有价值的参考框架。"