2023年中国研究生数学建模竞赛D题解题思路

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了2023年中国研究生数学建模竞赛D题解题思路。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

为了更好的帮助大家第一天选题,这里首先为大家带来D题解题思路,分析对应赛题之后做题阶段可能会遇到的各种难点。

稍后会带来D题的详细解析思路,以及相关的其他版本解题思路 成品论文等资料。

赛题难度评估:A、B>C>E、F>D

选题人数评估:D>E、F>C>A、B

D题区域双碳目标与路径规划研究

以当下热门话题双碳碳中和为命题背景设置题目,总体来看,该问题主要涉及数据分析处理、预测模型、优化模型等,主要可以概括为以下模型:

构建指标评价体系+数据分析+关联分析

预测模型

优化模型

问题一:区域碳排放量以及经济、人口、能源消费量的现状分析

详细来讲,问题一主要是对于数据的处理分析。第一小问,需要建立一个指标体系,该指标体系可以描述某区域的经济、人口、能源消费量和碳排放量的状况,并且能够分析各部门的碳排放状况。首先选择主要指标、建立指标体系。其中选取指标的过程需要满足的要求就是十二个字 不重不漏+科学客观+可辨可测  

第二小问可以看作绘制散点图、折线图、饼状图等进行给出数据可视化表达即可。第三小问,建立各项指标间的关联关系模型,可以使用多元回归分析或其他相关统计方法来建立各指标之间的数学模型。例如,将碳排放量与能源消费、GDP、人口等指标进行回归分析,以估计它们之间的关系。

2023年中国研究生数学建模竞赛D题解题思路,数学建模

问题二:区域碳排放量以及经济、人口、能源消费量的预测模型 

问题二、区域碳排放量以及经济、人口、能源消费量的预测模型。主要分为两种预测模型,基于人口和经济变化的能源消费量预测模型以及区域碳排放量预测模型。

对于基于人口和经济变化的能源消费量预测模型。题目给出了要求以2020年为基期,分别建立能源消费量与人口的预测模型,能源消费量与经济的预测模型。简单的可以选择回归预测模型,直接根据不同的指标建立不用的模型即可。复杂一些的,可以使用下面的预测方法,或者其他的预测模型都是可以的。

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问题二第二小问,相当于将第一小问的各个模型复合在一起,建立碳排放量与人口、GDP和能源消费量预测模型。其中,要求2、3也给出了能源消费量的相关约束。

问题三:区域双碳(碳达峰与碳中和)目标与路径规划方法

第一小问,情景选择:设计至少三种情景,分别与碳达峰和碳中和的时间节点相关联,如自然情景、基准情景和雄心情景。

情景关联:确保每个情景与能效提升和非化石能源消费比重提升相关联。例如,雄心情景可能包括更快的能效提升和更高的非化石能源消费比重。

第二小问,基本假设应用:将假设1、假设2和假设3应用于各情景中,以计算每个情景下的碳排放量。确保碳排放量与各部门碳排放量的总和一致

模型一致性:确保碳排放量核算模型与问题二中的预测模型一致,即在多情景条件下,区域与各部门的能源消费量、能源消费品种及其碳排放量预测方法相一致。

第三小问,根据不同情景和目标值,规划路径,包括政策制定、投资规划、能源结构调整等方面的措施即可。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-732124.html

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