文章目录0赛题思路1竞赛信息2竞赛时间3建模常见问题类型3.1分类问题3.2优化问题3.3预测问题3.4评价问题4建模资料0赛题思路（赛题出来以后第一时间在CSDN分享）https://blog.csdn.net/dc_sinor?type=blog1竞赛信息全国大学生数学建模竞赛（以下简称竞赛）是中国工业与应用数学学会主办的面向全国大学生的群众性科技活动，旨在激励学生学习数学的积极性，提高学生建立数学模型和运用计算机技术解决实际问题的综合能力，鼓励广大学生踊跃参加课外科技活动，开拓知识面，培养创造精神及合作意识，推动大学数学教学体系、教学内容和方法的改革。竞赛题目一般来源于科学与工程技术、人

问题重述判断patientssub001-sub100在发病48小时内是否发生血肿扩张,并记录发生时间。基于patientssub001-sub100的个人信息、疾病史、首次CT图像等预测所有patients血肿扩张概率。构建所有patients水肿体积随时间变化曲线,计算sub001-sub100的残差。探究个体差异并分组。分析不同治疗对水肿进展的影响。预测所有patients90天mRS评分。分析个人信息、治疗、图像特征等与预后mRS的关系。问题一根据表1入院首次影像检查流水号和发病到首次影像检查时间间隔,确定每名患者sub001-sub100的首次CT检查时间T1T_1T1​。根据表2各

文章目录问题一：预测患者出院时的死亡风险第一问：基于个人和疾病史的预测第二问：结合首次影像数据的预测问题二：血肿周围水肿的发生及进展建模第一问：预测水肿体积第二问：基于首次影像预测水肿体积及其与治疗干预的关联关系第三问：水肿的形状特征提取第四问：预测水肿的形状及与治疗干预的关联关系问题三：分析脑卒中患者的预后与其各种特征的关系第一问：基于首次影像的预测第二问：结合首次和随访影像的预测第三问：关联关系的探索结论完整代码获取方式在全球范围内，脑卒中是一个严重的健康问题。为了更好地为患者提供治疗和关心，对他们的预后进行准确预测至关重要。在这里，我们介绍了一个基于数据的方法，通过细致的分析来预测脑卒中

目录E题思路出血性脑卒中临床智能诊疗建模完整思路代码模型论文获取见文末名片完整思路代码模型论文获取见此E题思路出血性脑卒中临床智能诊疗建模完整思路代码模型论文获取见文末名片一、背景介绍出血性脑卒中指非外伤性脑实质内血管破裂引起的脑出血，占全部脑卒中发病率的10-15%。其病因复杂，通常因脑动脉瘤破裂、脑动脉异常等因素，导致血液从破裂的血管涌入脑组织，从而造成脑部机械性损伤，并引发一系列复杂的生理病理反应。出血性脑卒中起病急、进展快，预后较差，急性期内病死率高达45-50%，约80%的患者会遗留较严重的神经功能障碍，为社会及患者家庭带来沉重的健康和经济负担。因此，发掘出血性脑卒中的发病风险，整合

​问题一血肿扩张风险相关因素探索建模思路：根据题目要求,首先需要判断每个患者是否发生了血肿扩张事件。根据定义,如果后续检查的血肿体积比首次检查增加≥6mL或≥33%,则判断为发生了血肿扩张。具体判断步骤:(1)从表1中提取每个患者的入院首次影像检查流水号;(2)根据流水号在附表1中查找对应首次检查的时间点;(3)计算发病到首次检查的时间间隔;(4)在表2中找到每个随访时间点的血肿体积;(5)依次计算相邻两次检查血肿体积变化量和变化百分比;(6)如果变化量≥6mL或变化百分比≥33%,则记为发生血肿扩张,记录下血肿扩张发生的时间点。3.使用logistic回归建模,以是否发生血肿扩张作为目标变量

#1赛题E题黄河水沙监测数据分析黄河是中华民族的母亲河。研究黄河水沙通量的变化规律对沿黄流域的环境治理、气候变化和人民生活的影响，以及对优化黄河流域水资源分配、协调人地关系、调水调沙、防洪减灾等方面都具有重要的理论指导意义。附件1给出了位于小浪底水库下游黄河某水文站近6年的水位、水流量与含沙量的实际监测数据，附件2给出了该水文站近6年黄河断面的测量数据，附件3给出了该水文站部分监测点的相关数据。请建立数学模型研究以下问题：问题1研究该水文站黄河水的含沙量与时间、水位、水流量的关系，并估算近6年该水文站的年总水流量和年总排沙量。问题2分析近6年该水文站水沙通量的突变性、季节性和周期性等特性，研究

结合gpt4介意者勿订阅正在发布,持续更新五题思路及后续(第二天将恢复原价99)背景介绍出血性脑卒中指非外伤性脑实质内血管破裂引起的脑出血，占全部脑卒中发病率的10-15%。其病因复杂，通常因脑动脉瘤破裂、脑动脉异常等因素，导致血液从破裂的血管涌入脑组织，从而造成脑部机械性损伤，并引发一系列复杂的生理病理反应。出血性脑卒中起病急、进展快，预后较差，急性期内病死率高达45-50%，约80%的患者会遗留较严重的神经功能障碍，为社会及患者家庭带来沉重的健康和经济负担。因此，发掘出血性脑卒中的发病风险，整合影像学特征、患者临床信息及临床诊疗方案，精准预测患者预后，并据此优化临床决策具有重要的临床意义。

简略思路,结合十几遍gpt4,最终感觉这个还行本专栏和23数学建模_m0_52343631的博客-CSDN博客为同一专栏不要重读订阅血肿扩张风险相关因素探索建模。请根据“表1”（字段：入院首次影像检查流水号，发病到首次影像检查时间间隔），“表2”（字段：各时间点流水号及对应的HM_volume），判断患者sub001至sub100发病后48小时内是否发生血肿扩张事件。结果填写规范：1是0否，填写位置：“表4”C字段（是否发生血肿扩张）。如发生血肿扩张事件，请同时记录血肿扩张发生时间。结果填写规范：如10.33小时，填写位置：“表4”D字段（血肿扩张时间）。

E题出血性脑卒中临床智能诊疗建模三、请建模回答如下问题1血肿扩张风险相关因素探索建模。a)请根据“表1”（字段：入院首次影像检查流水号，发病到首次影像检查时间间隔），“表2”（字段：各时间点流水号及对应的HM_volume），判断患者sub001至sub100发病后48小时内是否发生血肿扩张事件。结果填写规范：1是0否，填写位置：“表4”C字段（是否发生血肿扩张）。如发生血肿扩张事件，请同时记录血肿扩张发生时间。结果填写规范：如10.33小时，填写位置：“表4”D字段（血肿扩张时间）。是否发生血肿扩张可根据血肿体积前后变化，具体定义为：后续检查比首次检查绝对体积增加≥6mL或相对体积增加≥3

E题小批量物料的生产安排某电子产品制造企业面临以下问题：在多品种小批量的物料生产中，事先无法知道物料的实际需求量。企业希望运用数学方法，分析已有的历史数据，建立数学模型，帮助企业合理地安排物料生产。问题1请对附件中的历史数据进行分析，选择6种应当重点关注的物料（可从物料需求出现的频数、数量、趋势和销售单价等方面考虑），建立物料需求的周预测模型（即以周为基本时间单位，预测物料的周需求量，见附录(1)），并利用历史数据对预测模型进行评价。分析：首先第一个小问题题目要求得到重点关注的物料，最基本的方法可以把物料需求出现的频数、数量、趋势和销售单价中几个特征进行加权，计算得到的最大的那六种就是重点关注