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本文将为大家带来华中杯赛题浅析，将会简略的介绍每个题目题目、涉及模型、后续求解中可能遇到的难点。以便大家能够快速完成选题。

初步预估 选题人数（后续会根据各平台投票结果进行更更新）

赛题难度 A:B:C:D=4:5:3:2
选题人数 A:B:C:D=2:1:4:1

一图流如下所示

A 题：晶硅片产销策略优化

问题 1：月利润计算模型

决策变量：四型硅片的销量、售价、单晶方棒进价等。

模型建立：通过利润 = 销售收入  成本来构建月利润计算模型，考虑生产和销售的各个环节。

 销售收入 = 每个型号的售价 × 销量

 成本：包括硅单耗、耗材价格、生产变动成本、生产公用成本、人工成本等。

 利润优化：根据模型中的敏感性分析，找到最能提高利润的因素，进行调整。

问题 2：销量、售价、单晶方棒价格等的波动趋势预测

数据分析：利用历史数据中的销量、售价等变量进行回归分析或时间序列预测（如ARIMA、LSTM等）。

模型构建：采用回归或时间序列预测模型，预测各因子的波动趋势。

波动区间：通过预测结果的置信区间来推测合理变化区间。

问题 3：辅助决策优化模型

目标函数：最大化利润。

约束条件：包括生产能力、原材料采购量、市场需求等。

优化方法：可以使用线性规划、整数规划等方法，结合生产和销售计划，给出最佳生产计划与销售策略。

问题 4：大语言模型辅助决策

数据准备与清洗：清洗历史数据，处理缺失值和异常值。

大模型融入：使用开源的预训练语言模型（如GPT系列），结合行业知识进行综合分析，提供决策支持。

集成方案：将大语言模型的预测与传统的数学优化模型结合，形成一个集成决策系统。

B 题：校园共享单车的调度与维护问题

问题 1：共享单车总量估算与数量分布

数据分析：利用统计方法估算共享单车的总量，并计算不同停车点位在不同时间的数量分布（可以用平均数、方差等指标描述分布情况）。

问题 2：用车需求模型与调度模型

用车需求模型：基于历史数据建立需求预测模型（例如回归模型或时间序列模型），预测不同时间段的用车需求。

调度模型：可以使用运筹学中的调度问题模型（如车辆路径问题、最短路径问题等），模拟调度车的路线和调度计划，最大化高峰期的车辆供给。

问题 3：运营效率评估与布局优化

运营效率模型：通过系统的模拟和评估，确定当前布局的效率，并分析各停车点的使用率和空闲率，评估其合理性。

布局调整方案：根据需求分析，优化停车点的位置和数量，以提高单车的周转效率。

问题 4：检修路线优化

巡检模型：通过路径规划算法（如最短路径算法、旅行商问题等），设计鲁迪的检修路线，以最短的时间将故障车辆运回检修处。

 C 题：就业状态分析与预测

问题 1：就业状态特征分析

数据分析：对就业状态的影响因素进行统计分析，使用描述性统计和可视化方法（如柱状图、饼图）展示各因素的分布。

划分特征分析：使用分层分析或卡方检验等方法，分析不同年龄、性别、学历、行业等特征对就业状态的影响。

问题 2：就业状态预测模型

特征选择与建模：使用机器学习方法（如决策树、随机森林、SVM等）选择与就业状态相关的特征，并训练分类模型进行预测。

评估指标：使用准确率、召回率、F1等指标评估模型效果，并进行交叉验证。

问题 3：外部变量与模型优化

收集外部数据：收集宏观经济、市场等外部数据，作为模型的附加输入。

模型优化：通过加入外部变量，提升预测模型的准确性和鲁棒性。

问题 4：人岗精准匹配

人岗匹配模型：建立一个基于多维度（如技能、薪资、行业等）的匹配模型，可以使用推荐算法（如协同过滤）为失业人员提供工作推荐。

D 题：患者院内转运不良事件的分析与预测

问题 1：病情变化影响因素分析

数据分析：通过回归分析或多变量分析，评估转运过程中各因素对病情变化的影响。

问题 2：不良事件影响因素分析

相关性分析：使用皮尔逊相关系数、卡方检验等方法，分析各影响因素与不良事件之间的相关性。

问题 3：不良事件预测模型

模型选择：可以使用逻辑回归、随机森林或支持向量机等分类模型，预测不良事件的发生。

评估与优化：使用混淆矩阵、ROC曲线等指标评估模型性能，并进行模型调优。