2023年小美赛A题论文无偿分享!!

news2024/11/17 10:36:09

A题论文分享链接：

https://pan.baidu.com/s/1cltswCuiPG30HhuysrEVuA

提取码：sxjm

欢迎大家批评指正，

为了方便大家摘抄，所有内容均为中文。但是！！该比赛是英文论文竞赛，大家需要全部自行翻译为英文。为了方便起见，图表的相关指标已经全部改为英文。！！！必读！！！

为了防伪，目前论文中所有图片均有水印，3日将公布无水印版本

使用须知：该论文为直接可以提交的论文，会进行展示。很多人都会这一版本成品论文，直接提交一定会查重不过关。成品论文是按着半成品论文以及之前的解题思路写出的，如果不对外展示，在普通建模竞赛是可以直接提交100%获奖的文章，保二冲一的水平。进行展示的目的，及为了让辅助大家写论文，也让大家知道获奖的话应该要比展示的这篇成品论文要更好一些。

组委会要求重要格式规范如下所示，大家可以根据要求，以及1资料中提供的优秀论文资料进行修改。

使用、借鉴、抄写该论文是否违规：只要不超过查重率的20%，就不能算作违规。该论文属于公开发表的网上资料，进行借鉴、参考不能算作违规，切记不要抄的太过分，查重率一定要低于20%就可以。下图为最新的数模竞赛规定

51页正文 1万七千字

14页word文档可视化图片

全部过程数据

不禁言QQ群

每一问题可实现，直接可以调用代码

作品特色：

1、售后群不禁言，这是对作品最大的自信，欢迎大家进行批评指正

2、全国最快、最多、最便宜

3、全部图片具有实现代码，所有过程据可以代码实现，代码完全公开透明

基于预测模型的太阳黑子研究

摘要

由于太阳黑子与其他类型的太阳活动相关，太阳黑子可以用来帮助预测空间天气、电离层的状态，以及与短波无线电传播或卫星通信相关的条件。因此，本文将收集太阳黑子相关数据进行建立预测模型进行研究分析。

首先，为了找到相关的数据，利用python数据爬虫以及自行寻找等方式，利用SILSO、NASA和ESA等收集太阳黑子的历史数据。首先识别和处理数据中的缺失值和异常值，运用3σ原则和箱型图来识别和处理异常值，将异常值进行剔除处理。采用牛顿插值的线性插值方法进行填补缺失值。

对于问题一，预测当前和下一个太阳周期的开始和结束。收集到每个太阳周期的时长，使用该指标作为自变量构建预测模型进行预测。使用ARIMA（自回归积分滑动平均）模型来处理时间序列数据。首先利用自相关图以及偏自相关图、单位根检验判定稳定性。在引入巴雷特检验判定随机性，从而建立ARIMA模型，以更准确地识别和预测太阳周期的变化。

对于问题二，预测下一个太阳周期的太阳最大值的开始时间和持续时间。以太阳最大值为自变量，使用灰色预测模型进行单变量预测。对于持续时间，利用每次最大值开始与结束的时间计算时间长度，以时间长度作为自变量，使用灰色预测模型进行单变量预测。

对于问题三，预测当前和下一个太阳周期中太阳黑子的数量和面积。我们引入LSTM预测模型，结合ARIMA、灰色和LSTM（长短期记忆）网络模型，建立一个加权平均预测模型。以误差最小为目标函数，权重系数和为1为约束条件，构建优化模型，引入粒子群算法进行算法优化。利用历史数据分析数量和面积之间的关系，引入相关性分析进行判断。最后使用matlab拟合工具箱构造非线性拟合关系式。利用预测得到的数量以及非线性函数关系式对面积进行求解计算。最后引入MAPE、MAE等评价指标对预测结果进行评价，并进行交叉检验验证模型稳定性。

最终，基于ARIMA、灰色和LSTM预测模型实现对当前和下一个太阳周期各种指标的相关变换。不仅可以更准确地预测太阳黑子的活动，还可以深入理解太阳活动与地球环境之间的复杂相互作用。这种方法结合了传统统计学和现代数据科学的优势，为解决复杂的天文预测问题提供了坚实的基础。

关键词：关联模型、数据预处理、预测模型、优化模型、

基于预测模型的太阳黑子研究

摘要

一、问题重述

1.1 问题背景

1.2 问题回顾

二、问题分析

1.1 数据分析

1.2 问题一分析

1.3 问题二分析

1.4 问题三分析