2026年數(shù)學(xué)建模應(yīng)用題目：數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測(cè)模型建立與應(yīng)用實(shí)踐一、數(shù)據(jù)挖掘與處理（3題，每題12分，共36分）1.智慧農(nóng)業(yè)中的作物病害預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)挖掘背景：某農(nóng)業(yè)科技企業(yè)采集了某地區(qū)近5年的水稻病害監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，包括環(huán)境溫濕度、光照強(qiáng)度、降雨量、病害發(fā)生頻率等指標(biāo)?，F(xiàn)需利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析病害發(fā)生的關(guān)鍵影響因素，并構(gòu)建預(yù)測(cè)模型。任務(wù)：（1）對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，包括缺失值填充、異常值處理和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化；（2）提取影響病害發(fā)生的主要特征，并繪制特征重要性圖；（3）利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)，分析不同環(huán)境因素與病害類型的關(guān)聯(lián)性，并解釋結(jié)果。數(shù)據(jù)來源：附件中的“水稻病害監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù).csv”。2.城市交通擁堵數(shù)據(jù)挖掘與熱點(diǎn)區(qū)域識(shí)別背景：某市交通管理部門收集了2023年全年的交通流量數(shù)據(jù)，包括路段擁堵時(shí)長(zhǎng)、車流量、天氣狀況、節(jié)假日等字段。現(xiàn)需通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)識(shí)別城市交通擁堵的熱點(diǎn)區(qū)域及高發(fā)時(shí)段。任務(wù)：（1）構(gòu)建交通擁堵程度的量化指標(biāo)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析；（2）繪制城市交通擁堵熱點(diǎn)區(qū)域地圖（描述性分析，無需實(shí)際繪圖）；（3）分析節(jié)假日與非節(jié)假日的擁堵模式差異，并提出數(shù)據(jù)挖掘結(jié)論。數(shù)據(jù)來源：附件中的“城市交通流量數(shù)據(jù).xlsx”。3.電商用戶行為數(shù)據(jù)挖掘與客戶細(xì)分背景：某電商平臺(tái)提供了過去3年的用戶購(gòu)買記錄數(shù)據(jù)，包括用戶年齡、性別、購(gòu)買頻次、客單價(jià)、商品類別等?，F(xiàn)需通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行客戶細(xì)分，并預(yù)測(cè)高價(jià)值客戶的轉(zhuǎn)化率。任務(wù)：（1）利用RFM模型對(duì)用戶進(jìn)行分群，并描述各群體的特征；（2）提取影響客戶轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵行為指標(biāo)，并建立邏輯回歸模型預(yù)測(cè)高價(jià)值客戶；（3）提出針對(duì)不同客戶群體的營(yíng)銷策略建議。數(shù)據(jù)來源：附件中的“電商用戶行為數(shù)據(jù).csv”。二、預(yù)測(cè)模型建立與應(yīng)用（3題，每題14分，共42分）4.水庫(kù)水資源需求預(yù)測(cè)模型背景：某地區(qū)水庫(kù)管理部門需預(yù)測(cè)未來6個(gè)月的用水需求，以優(yōu)化水庫(kù)調(diào)度。歷史數(shù)據(jù)包括月均氣溫、降水量、工業(yè)用水量、農(nóng)業(yè)用水量等。任務(wù)：（1）建立時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型（如ARIMA或LSTM），預(yù)測(cè)未來6個(gè)月的用水需求；（2）分析氣溫和降水量對(duì)用水需求的影響，并進(jìn)行敏感性分析；（3）提出水庫(kù)水資源管理的優(yōu)化建議。數(shù)據(jù)來源：附件中的“水庫(kù)水資源數(shù)據(jù).csv”。5.電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型背景：某電力公司需預(yù)測(cè)未來一周的電力負(fù)荷，以保障供電穩(wěn)定。歷史數(shù)據(jù)包括每日最高氣溫、節(jié)假日、用電類型（居民、工業(yè)）等。任務(wù)：（1）建立多元線性回歸模型預(yù)測(cè)電力負(fù)荷，并評(píng)估模型精度；（2）引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行對(duì)比分析，并解釋兩種模型的優(yōu)劣；（3）根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，提出電力調(diào)度策略。數(shù)據(jù)來源：附件中的“電力負(fù)荷數(shù)據(jù).xlsx”。6.空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)模型背景：某環(huán)保部門需預(yù)測(cè)未來3天的PM2.5濃度，以提前發(fā)布預(yù)警。歷史數(shù)據(jù)包括工業(yè)排放量、交通流量、氣象條件等。任務(wù)：（1）建立支持向量機(jī)（SVM）模型預(yù)測(cè)PM2.5濃度；（2）分析工業(yè)排放和交通流量對(duì)PM2.5的影響權(quán)重；（3）提出減少空氣污染的政策建議。數(shù)據(jù)來源：附件中的“空氣質(zhì)量數(shù)據(jù).csv”。三、綜合應(yīng)用與實(shí)踐（2題，每題20分，共40分）7.銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型背景：某銀行需建立信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，以降低壞賬率。歷史數(shù)據(jù)包括借款人年齡、收入、負(fù)債率、貸款用途等。任務(wù)：（1）利用決策樹模型分析影響信貸風(fēng)險(xiǎn)的的關(guān)鍵因素；（2）建立隨機(jī)森林模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，并解釋模型結(jié)果；（3）提出銀行信貸審批的優(yōu)化建議。數(shù)據(jù)來源：附件中的“銀行信貸數(shù)據(jù).xlsx”。8.城市旅游客流預(yù)測(cè)與資源分配背景：某旅游城市需預(yù)測(cè)未來3年的旅游客流，以優(yōu)化旅游資源分配。歷史數(shù)據(jù)包括季節(jié)、節(jié)假日、酒店入住率、景區(qū)客流量等。任務(wù)：（1）建立灰色預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)未來3年的旅游客流；（2）分析季節(jié)和節(jié)假日對(duì)客流的影響，并提出旅游資源分配方案；（3）設(shè)計(jì)基于預(yù)測(cè)結(jié)果的旅游推廣策略。數(shù)據(jù)來源：附件中的“城市旅游數(shù)據(jù).csv”。答案與解析（此處省略詳細(xì)步驟，僅提供核心結(jié)論）1.水稻病害數(shù)據(jù)挖掘：-特征重要性：溫濕度、降雨量是關(guān)鍵影響因素；-關(guān)聯(lián)規(guī)則：高溫高濕環(huán)境下稻瘟病高發(fā)。2.交通擁堵數(shù)據(jù)挖掘：-聚類分析：早高峰和晚高峰擁堵程度較高；-熱點(diǎn)區(qū)域：主干道交叉口及商業(yè)區(qū)周邊。3.電商用戶行為數(shù)據(jù)挖掘：-客戶細(xì)分：高價(jià)值客戶購(gòu)買頻次高且客單價(jià)高；-營(yíng)銷策略：針對(duì)高價(jià)值客戶推出會(huì)員專屬優(yōu)惠。4.水庫(kù)水資源需求預(yù)測(cè)：-預(yù)測(cè)模型：ARIMA模型精度較高；-管理建議：干旱期減少農(nóng)業(yè)用水配額。5.電力負(fù)荷預(yù)測(cè)：-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)更準(zhǔn)確；-調(diào)度策略：高溫天增加備用電源。6.空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)：-SVM模型預(yù)測(cè)PM2.5濃度誤差較??；-政策建議：限制工業(yè)排放并推廣新能源汽車。7.銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估：-決策樹模型顯示負(fù)債率是關(guān)鍵因素；-