2020美赛复盘——MCM-A题

复盘背景

 上大学之后，为了拓展自己的兴趣，就选择去了解数模。参加了学校的数模协会 却没怎么上课，第一次真正入坑是深圳杯，找了几个人一起，看了看题目，最后大家都以太忙为由让这场比赛无疾而终。接着就是大一暑假的国赛，抱着与专业的一起合作的心态找了数院的队友，参加了几次放假前的讲座，但是在暑假期间的培训却没有几次能完成，那么国赛完成度也不怎样。美赛前的一次参赛是学校的数模大赛，队友配置是数院跟计院的大佬。大佬他能力很强，早就学完了很多机器学习的算法，一拿到比赛题目，就对数据进行了各种处理，有很多自己的想法，但是最后的结果还是不好。
 之前听人分享经验的时候，就理解为只需要比赛的时候找到合适的模型，现成的代码，在比赛的时候代进去套用模型就行了。但是经过这么多次比赛后，对数学模型逐渐有了认识。每拿到一个问题，都要分析、拆解他的问题，思考要用什么算法，即使有了现成的代码，没有数据结构等基础知识，也只能眼睁睁的看着，不会套用。

反思

 没有扎实的代码基础，也没有学习过数据结构，所以代码能力不会高到哪里去。只会用基础的C++,MatLAB,Python。进行系统的学习其实是很有必要的。

参赛

前期准备

 这次的队友一个来自经贸学院的学姐负责写论文，一个同学院的学长。我分配的任务是论文手学习用LaTex，然后我与建模手看视频进行培训。
用的资源：Youtube-七天教会你数学建模
这个是配套的课件：

链接：https://pan.baidu.com/s/1e3-0xq5VrQzRc9niWdtPUw
提取码：w90g

 由于疫情的原因,我们也提前做好了在线上比赛的准备，然后发现Miro这个软件可以多人线上画画协同讨论，类似一个头脑风暴的白板。对于手上有平板设备的同学们来说，加上语音通话，讨论就会变得方便多。

参赛进行时

今年美赛把题目分成了两个赛段，第一赛段是2月14日到2月18号，A(MCM)、D\E（ICM）。选题的时候没有太多的考虑。D题是网络科学题目，给出了大量的足球数据，然后是开放性题目，我们觉得数据量处理不过来所以就放弃了。接着就是从A\E题中做选择，我们感觉A题可能比较容易做，思路的话也是预测，所以就选了A。

 14号这天就是确定题目A了。我回顾第一天的记录时，建模手提出了两个模型，一个是大陆漂移与流体力学相关模型，还有一个是温度预测导致鱼种群位置的变化。到了当天晚上基本就确定下来用温度预测了。

预测问题

 用了MatLab画完图之后，就准备直接用神经网络或者时间序列进行预测。但是作为编程手的我在这时候对于苏格兰海域的数据有点不知道方向。我们手头上有的21*17的矩阵区域点数据，对单点温度来说有了各个月份的温度数据其实就可以开始预测了，但是我就依旧不敢下手。事后想，就应该提取一个数据的点先尝试预测的，而不是一直卡在那里不动。

真的不应该停在那里不敢下手去尝试写代码。网上的很多思路跟我闪过的想法有类似的，例如用算法把海域区域的数据聚类成几个分类，再对分类数据进行预测，预测完之后就可以进行插值了。
其实真的不要过于去执着找网上的方法，还是得用回自己那灵光一现的办法，不然就真的没法往前推进，白白浪费了一天。

 但是最基本的方法还是土办法，用循环对每个点进行预测运算。这时候又出现问题了，怎么用神经网络算法？其实网上很多预测算法可以用，也有现成的代码包。这个时候就很尴尬了，赛前培训的我并没做过预测算法的实现。5号还是没有开始写代码，然后这天晚上最终把数据给预测出来了。
然后呢？
 对，然后呢？这时候我知道是要找出某一个温度的经纬度变化，并表达出来，问题是怎么表达呢。有人说用ArcGis可以做出来，但是我不懂用这软件。

找出对应年份的鱼类洄游点的经纬度坐标，然后得出这点上的温度，通过找出经纬度的温度，再去在未来找对应经纬度上预测的温度，

第二个问题

 所以我们继续move on，怎么定义最好、最坏的情况呢。应该是温度变化的速率导致渔业公司在最短或者最远的年份无法捕到鱼。我的想法是通过多次预测总会有不同的结果，亦或者是在第一题的模型上加一些因素导致温度的变化的速率，或者直接是影响了鱼的栖息地为自豪

第三、第四个问题

  这应该是收益模型，其实可以算是经典的收益模型了。主要考虑鱼迁徙的距离与渔业公司的收益，然后再考虑题目中要求的模型。第四问就修改相应的参数。

出现的问题

  比较难受的是，到最后一天晚上才开始排版，通了个宵半夜差不多排完了，结果发现LaTex这软件有问题，无论如何都加不了最后的内容。一直到凌晨最后时限才解决。然后接下来应该继续学机器学习的内容，做多了才不会不熟练。