2023年APMCM亚太杯数学建模竞赛C题思路解析_2023年亚太杯数学建模apmcm的c题

翻译

The Development Trend of New Energy Electric Vehicles in China
中国新能源电动汽车的发展趋势
新能源汽车是指采用先进技术原理、新技术和新结构，以非传统的车辆燃料作为动力源（非传统的汽车燃料指的是汽油和柴油以外的燃料），并集成车辆动力控制和驱动的先进技术的车辆。新能源汽车包括四大类型：混合动力电动汽车、纯电动汽车、燃料电池电动汽车和其他新能源汽车。作为新能源汽车的一种，由于其低污染、低能耗和能够调节峰值电力消耗的特性，新能源电动汽车近年来取得了快速发展。新能源电动汽车，包括座位不到7座的电动公共汽车和家用电动汽车，在全球范围内受到了消费者和政府的欢迎。
自2011年以来，中国政府积极推动新能源电动汽车的发展，并制定了一系列优惠政策。新能源电动汽车产业取得了巨大的发展，逐渐成为继“中国高铁”之后的又一个中国象征。现在，邀请您的团队完成以下问题：
问题1：分析影响中国新能源电动汽车发展的主要因素，建立数学模型，并描述这些因素对中国新能源电动汽车发展的影响。
问题2：收集中国新能源电动汽车的行业发展数据，建立数学模型描述并预测未来10年中国新能源电动汽车的发展。
问题3：收集数据，建立数学模型分析新能源电动汽车对全球传统能源汽车行业的影响。
问题4：一些国家制定了一系列旨在抵制中国新能源电动汽车发展的政策。建立数学模型分析这些政策对中国新能源电动汽车发展的影响。
问题5：分析城市新能源电动汽车电气化对生态环境的影响（包括电动公共汽车）。假设城市人口为100万，请提供模型的计算结果。
问题6：基于问题5的结论，向市民写一封公开信，宣传新能源电动汽车的好处以及世界各国电动汽车产业的贡献。

思路解析

问题一思路

问题一属于数据分析题，由于本题没有提供数据集，因此需要自行去搜集数据【扫描下方二维码，获取相关数据集】
首先，收集与新能源电动汽车发展相关的各种因素，如政策、技术进步、市场需求、能源基础设施等。理解这些因素将有助于建立一个全面的模型。
在这里给出几种可能影响的因素：

• 政策支持： 政府出台的支持新能源汽车发展的政策，包括购车补贴、免费停车、免费充电等。
• 技术创新： 新技术的引入和创新，如电池技术的改进、电动汽车的智能化和互联技术的应用。
• 充电基础设施： 充电桩的建设和分布，能否提供方便、高效的充电服务对电动汽车的普及具有重要影响。
• 汽车价格： 新能源汽车的价格相对传统汽车的竞争力，包括购车成本和使用成本。
• 消费者接受度： 消费者对新能源汽车的认知和接受程度，包括对电动汽车的认同、使用体验和信任度。
• 能源结构： 国家能源结构的变化，包括可再生能源的比例和煤炭等传统能源的减少，对新能源汽车的发展也有直接影响。
• 市场需求： 对新能源汽车的市场需求，包括城市化程度、交通拥堵状况和环境意识。
• 竞争对手： 其他汽车制造商的参与和竞争，以及它们对新能源汽车技术和市场的影响。
• 环保法规： 对尾气排放的限制和环保法规的加强，可能促使企业和个人更倾向于选择新能源汽车。

而后可以使用相关性分析来探究不同因素与新能源电动汽车发展之间的关联程度：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设 df 是包含各种因素和新能源电动汽车发展情况的数据框
df = pd.read_csv("your_dataset.csv")

# 选择要分析的变量
variables_to_analyze = ['PolicySupport', 'TechnologyInnovation', 'ChargingInfrastructure', 'CarPrice', 'ConsumerAcceptance']

# 计算相关系数矩阵
correlation_matrix = df[variables_to_analyze].corr()

# 绘制热图
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', fmt=".2f")
plt.show()

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根据因素分析，选择合适的数学模型来描述这些因素之间的关系。可能的模型包括线性回归、多变量模型或其他适当的数学形式。
并收集和整理相关的数据，以用于模型的训练和验证。确保数据的准确性和完整性。
利用选定的数学模型对收集到的数据进行训练，以建立模型的参数。
对模型进行评估，检查其对现有数据的拟合程度，并考虑使用验证数据进行验证。
解释模型的结果，理解每个因素对新能源电动汽车发展的影响程度，最终给出影响因素。

以下是较为简单的线性回归代码：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn import metrics

# 假设已有数据集，包含各种影响因素和新能源电动汽车发展情况的数据
# 在实际情况中，可能需要更复杂的数据处理和特征工程
data = pd.read_csv("your_dataset.csv")

# 划分特征和标签
X = data[['Factor1', 'Factor2', 'Factor3', ...]]  # 选择适当的因素列
y = data['ElectricVehicleDevelopment']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 建立线性回归模型
model = LinearRegression()

# 模型训练
model.fit(X_train, y_train)

# 模型预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型性能
print('Mean Absolute Error:', metrics.mean_absolute_error(y_test, y_pred))
print('Mean Squared Error:', metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred))
print('Root Mean Squared Error:', np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred)))

# 输出模型系数
print('Coefficients:', model.coef_)

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问题二思路

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