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下列内容为各题模型分析与选题建议，后续更新思路模型代码，成品论文，更新内容请查看文末名片

A题：支路车流量推测问题

各问题模型建议：

• 问题1：线性回归、分段拟合
• 问题2：线性回归、周期函数拟合、延迟调整建模
• 问题3：分段拟合+周期控制（模拟红绿灯控制周期）
• 问题4：带噪声回归、异常值处理、数据平滑
• 问题5：最小观测点选择优化、时间序列关键点提取

重难点：

• 函数趋势的合理假设与拟合
• 数据误差的识别与处理
• 交通信号灯控制下的数据拟合

难度评级：

• 综合难度：★★★☆☆
• 数学要求：★★★☆☆
• 数据处理能力：★★★☆☆
• 模型选择与实现难度：★★★☆☆

适合专业：

• 交通工程、土木工程、城市规划
• 统计学、应用数学
• 信息工程、自动化专业

最适合小白做的评价：

A题难度中等，数据结构相对简单，易于理解和入手。初学者只要熟悉回归分析及基本数据拟合，即可较好地完成，是三道题目中最适合初学者和小白挑战的题目。

题目类型：

• 数据分析类（交通流数据）
• 应用型数学建模

B题：矿山数据处理问题

各问题模型建议：

• 问题1：线性或非线性拟合、误差分析（MSE、RMSE）
• 问题2：PCA降维、压缩率计算、数据还原、重构误差分析
• 问题3：小波去噪、标准化、回归建模、统计检验（如R²）
• 问题4：非线性回归、自适应参数优化、拟合优度分析
• 问题5：降维+重构、回归分析、模型复杂度与泛化能力评估

重难点：

• 多源异构数据的融合处理
• 数据压缩与还原时精度与效率的平衡
• 噪声处理方法的合理选择
• 参数自适应调整及模型稳定性评估

难度评级：

• 综合难度：★★★★☆
• 数学要求：★★★★☆
• 数据处理能力：★★★★★
• 模型选择与实现难度：★★★★☆

适合专业：

• 地质工程、矿物资源工程
• 计算机科学与技术、大数据与人工智能专业
• 应用数学、统计学专业

最适合小白做的评价：

B题难度较高，涉及的技术细节较为复杂，需要对数据处理技术、降维方法以及机器学习算法有一定的掌握，尤其涉及降维重构、去噪和自适应算法调整，较难上手，初学者需要谨慎选择。

题目类型：

• 大数据分析类
• 算法设计与优化类

C题：社交媒体平台用户分析问题

各问题模型建议：

• 问题1：统计分析、时间序列预测、趋势外推
• 问题2：基于历史行为的分类预测（如分类器、推荐算法）
• 问题3：用户活跃度预测、协同过滤、排序推荐
• 问题4：时间段划分、分时段推荐、时间敏感预测

重难点：

• 用户行为的准确预测
• 复杂用户-博主交互网络的构建
• 推荐算法准确性的提升
• 用户在线状态和互动预测的精确度与可靠性

难度评级：

• 综合难度：★★★★☆
• 数学要求：★★★☆☆
• 数据处理能力：★★★★☆
• 模型选择与实现难度：★★★★☆

适合专业：

• 数据科学与大数据技术、计算机科学与技术
• 人工智能专业、软件工程
• 信息管理与信息系统、市场营销（涉及用户行为分析）

最适合小白做的评价：

C题的数据量可能较大，且涉及对用户行为模式的深入分析，需要扎实的数据分析和算法应用基础。对于缺乏数据处理和机器学习基础的初学者而言，难度偏高，不推荐小白作为入门首选。

题目类型：

• 数据分析与挖掘类
• 用户行为与推荐系统建模类