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亚太中文赛作为2025年暑期第一场数模竞赛，难度约为0.5-0.6个国赛。本文将为大家详细的带来每个题目在解题过程中可能遇到的难点，以便大家快速完成选题工作。
A题 数据预测+优化 与国赛BC题类型一致
B题 数据分析+数据预测+概率模型 与国赛C题类型一致
C题 指定解题工具+分类模型+疑似软件广告费
预估选题人数 A:B:C=2:6:1
预估赛题难度 A:B:C=2:1:3
竞赛趣闻：
1、亚太中文赛A题气象数据集与2025数维杯C题数据集相同，均为https://rp5.ru/%E3%80%82提供气象数据，
2、
A题：农业灌溉系统优化
问题1：土壤湿度预测模型
问题描述：农业灌溉系统依赖准确的土壤湿度预测。问题要求建立一个基于历史气象数据的土壤湿度预测模型，用以预测不同天气条件下的土壤湿度。
可以使用回归分析、机器学习或深度学习方法，通过历史气象数据（如温度、气压、降水量等）与土壤湿度的关系进行建模。具体步骤包括数据预处理、特征选择、模型训练与验证。
l回归模型：线性回归、支持向量回归（SVR）。
l机器学习模型：随机森林、决策树、KNN回归。
l深度学习模型：LSTM神经网络（适用于时序数据）。
创新点：可以探索使用集成学习模型（如XGBoost）结合气象数据特征，或采用深度神经网络进行非线性建模。
问题2：灌溉系统布线与储水罐容积优化
问题描述：优化灌溉系统的管道布线和储水罐配置，目的是最小化建设成本并确保作物生长所需的水量。
构建优化模型，对灌溉管道布线、储水罐位置与容积进行优化。考虑河流供水管道建设成本与水管流量的非线性关系。只考虑土壤湿度。
创新点：可以问题一的模型来预测不同气象条件下的灌溉需求。
问题3：应急水源设计
问题描述：考虑旱季期间水源的减少，要求设计一个应急储备水源系统，确保在河流供水减少的情况下仍能满足作物生长。
通过考虑不同水源的比例与需求，使用动态优化方法来设计应急储备水源的比例，结合概率分析确保水源的合理配置。结合气候变化预测模型，动态调整应急水源的比例，提升系统的灵活性与响应能力。
问题4：灌溉方案规划
问题描述：规划不同作物在不同生长阶段的灌溉需求，确保灌溉系统满足需求并降低水源使用。
使用作物的生长模型与水需求数据，通过最优化调度算法来分配水源，并结合系统调整（如管道重布线）确保每月的灌溉需求得到满足。
B题：疾病的预测与大数据分析
问题1：数据预处理与基础统计分析
问题描述：对疾病数据集进行预处理，并分析各个特征与疾病发生的关系。
进行数据清洗、缺失值填补、标准化等步骤，使用描述性统计与可视化工具（如直方图、散点图）分析不同特征与疾病发生的相关性，描述性统计分析：均值、中位数、方差、相关系数等。
问题2：疾病预测模型
问题描述：基于特征建立疾病预测模型，评估不同疾病（心脏病、中风、肝硬化）的患病概率。
可以使用分类算法（如逻辑回归、支持向量机、随机森林）来预测疾病的发生概率，并使用交叉验证和混淆矩阵评估模型的性能。
可能使用的模型：
逻辑回归：适合处理二分类问题。
支持向量机（SVM）：在高维空间有效分类。
随机森林：集成学习方法，适用于处理复杂数据。
问题3：多疾病关联与综合风险评估
问题描述：构建一个综合风险评估模型，预测患者同时患有心脏病、中风和肝硬化的概率。
可以使用贝叶斯网络、马尔科夫链等模型进行多重疾病的联合概率分析，并结合多变量回归模型评估共病情况。
可能使用的模型：
贝叶斯网络：用于多变量之间的联合概率建模。
马尔科夫链：用于描述疾病状态之间的转移概率。
多元回归：分析多个特征对患病风险的影响。
问题4：预防措施建议
八仙过海、各显神通，根据分析结果，提出针对心脏病、中风和肝硬化的预防建议。
C题：基于Quantum Boosting的二分类模型优化
问题1：数据预处理与弱分类器构建
问题描述：对Iris数据集进行预处理，构建一组弱分类器。
对数据集进行标准化，并根据特征构建弱分类器，选择合适的阈值或决策规则来进行分类。
可能使用的模型：
决策树：构建基于单一特征的弱分类器。
阈值规则：基于特征值进行简单分类。
问题2：QBoost建模与QUBO转化
问题描述：将弱分类器集成问题转化为QUBO模型。
将Boosting问题转化为二次无约束二进制优化问题，并使用量子优化方法来求解。
问题3：求解与模型评估
问题描述：利用Kaiwu SDK进行求解，评估模型的性能。