备战2024年美赛数学建模！2021-2023年美赛赛题变化及题目分析（获取历年获奖论文）_2021美赛题目分析
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1.美赛题目类型2023美赛数学建模思路：开赛后第一时间更新，更新见文末
1.美赛题目类型
2023美赛数学建模思路：开赛后第一时间更新，更新见文末
2022年起，美赛的E题类型发生了新的变化，由原来的环境科学题，变成了可持续性，其他赛题类型没有发生改变。
MCM：对于参赛者的数学模型素养以及建模能力要求较高。
Problem A 连续型
Problem B 离散型
Problem C 大数据分析
ICM：对于参赛者把握问题主线、权衡宏观与微观整体与细节的能力要求较高。
Problem D 运筹学/图与网络
Problem E 环境可持续性
Problem F 政策
2.近3年赛题分析
2023年题目分析
赛题：MCM A（环境类）
题目：遭受旱灾的植物群落
题目简述：需要建立预测模型，预测植物群落未来随时间的变化。干旱季节如何随时间变化，降水充裕时区如何随时间变化。单纯的时序模型无法描述植物群落，植物群落是概念，需要定量化，植物群落的数量和种类，生物性都需要考虑，不同植物类型随时间推移会发生怎样的变化。
问题类型：评价及预测类
赛题：MCM B（环境类、政策类）
题目：重新想象马赛马拉
题目简述：B题难度主要在数据不好找，预测动物和人们相互作用的模型。找数据很难的绝招，用“地图思想”，打开谷歌地球，搜索相关地区，下载地图，将房屋，保护区位置，人类生活位置，水资源保护，道路规划，产业规划等作为问题角度，以地区规划来分析。对原有地区进行规划，把政策类问题归为一个图论的规划问题。可以参考美赛无人机空投问题。
问题类型：规划类
赛题：MCM C（数图，图论优化类知识）
题目：预测单词结果
题目简述：猜字谜游戏，数独游戏。可以采用神经网络模型，利用隶属度函数进行分类，用聚类模型转换为不同的类，再用神经网络作为输出，但容易陷入过拟合现象，不建议用BP神经网络模型，建议使用复杂一点的模型，例如基于遗传算法的神经网络模型。
赛题：ICM D
题目：联合国可持续发展目标的优先顺序
题目简述：本题关键在数据层面，题目要求17项指标不是相互独立的，意味着不能用单纯的合成法。构建各个指标之间的关系网络，各个指标之间存在限制。关键在于一个指标和另一个指标之间的关系如何构建，一个指标和多个指标之间的关系如何构建。利用斜方差矩阵思路，构建17个指标间的联系，另外典型相关分析也可以分析各个项目间的关系。
赛题：ICM E（环境类）
题目：光污染
题目简述：难度系数主要还是在获取光污染的数据上。第一步构建评价的指标体系，建立评价模型，第二步对于不同地区分析，第三步，针对评价结果提出干预策略，讨论策略有效性。
题目类型：评价类问题
赛题：ICM F
题目：绿色GDP
题目简述：择某个标准来计算绿色GDP，基于水资源安全的模型来构建它对全球气候变化的影响，可以构建回归模型，用全球平均温度或海平面高度作为应变量，模型为自变量，来判断未来是否会造成气温下降。可以构建逻辑回归，线性或非线性，多指标回归模型，可以选择模型难易度，需要有预测的思想在里面。
2022年题目分析
赛题：MCM A
题目：骑自行车者的能量分配
题目简述：建立一个模型，可以应用于任何类型的骑手，以决定骑手在赛道上的位置和骑手发挥出的功率水平之间的关系。
问题类型：决策及优化类
赛题：MCM B
题目：水电共享
题目简述：要求制定一个水资源分配方案，用以解决水资源分配和电力需求之间平衡的问题。
问题类型：优化类
赛题：MCM C
题目：贸易策略
题目简述：一位交易员要求你开发一个模型，该模型仅使用迄今为止的每日价格的过去流来确定每天交易员是否应该买入、持有或卖出其投资组合中的资产。
问题类型：预测类和规划类
赛题：ICM D
题目：数据瘫痪?使用我们的分析
题目简述：就是设计一个数据研究团队的kpi对他的工作成果做一个评价，相对来说需要找到具有说服力的数据支撑，来量化数据团队所给予的价值。
问题类型：优化决策评价模型
赛题：ICM E
题目：碳封存问题
题目简述：建立一个模型，确定森林和林产品可以封存多少二氧化碳。该模型应确定一个隔离二氧化碳方有效的森林管理计划。
问题类型：优化、评价、决策类
赛题：ICM F
题目：人人为我，我为人人
题目简述：建立一个模型，确定森林和林产品可以封存多少二氧化碳。该模型应确定一个隔离二氧化碳方有效的森林管理计划。
问题类型：评价类
2021年题目分析
赛题：MCM A
题目：真菌
题目简述：建立一个数学模型来描述在多种真菌存在的情况下，通过真菌活性来描述地面凋落物和木质纤维的分解。
问题类型：评估预测。
赛题：MCM B
题目：扑灭野火
题目简述：建立一个模型，以确定为维多利亚州消防管理局(CFA)拟议的快速森林火灾响应部门购买的SSA无人机和无线电中继无人机的最佳数量和组合。
问题类型：决策优化
赛题：MCM C
题目：确认关于大黄蜂的传言
题目简述：解决和讨论是否可以预测这种害虫的传播随着时间的推移，以及以何种精度水平。
问题类型：评价预测
赛题：ICM D
题目：音乐的影响
题目简述：建立一个模型探索音乐的演变,进一步研究音乐及其对文化的影响。
问题类型：评估决策
赛题：ICM E
题目：重新优化食物系统
题目简述：建立了食物系统模型，至少在一个发达国家和一个发展中国家应用你的模型来支持你的发现。讨论模型的可伸缩性(对较大或较小的食物系统)和适应性(对其他区域)。
问题类型：决策
赛题：ICM F
题目：检查高等教育的脉搏和温度
题目简述：制定并验证一套或一套模型，以评估任何国家高等教育系统的健康状况。
问题类型：评估预测
