2023 華為杯研究生數(shù)學(xué)建模 F 題（問題 3）拿分寶典

問題 3：請利用題目提供的ZH、ZDR和降水量數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)模型，利用ZH及ZDR進(jìn)行定量降水估計(jì)。模型輸入為ZH和ZDR，輸出為降水量。（注意：算法不可使用KDP變量。）

設(shè)計(jì)適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)模型來估計(jì)降水量，利用 ZH 和 ZDR 作為輸入特征，降水量作為輸出特征，這是一個回歸問題，而回歸問題有諸多回歸預(yù)測的算法。之前僅自己簡單構(gòu)造了一些數(shù)據(jù)作為模型構(gòu)建和效果展示，自己構(gòu)建的數(shù)據(jù)效果可能略差，但不影響這整個模型的完整性。

當(dāng)然大家要想拿高分，指定是要做的工作量比別人多，可以多對比幾個模型的精度，展示不同模型的效果。

【MATLAB 】7 種回歸預(yù)測方案全家桶詳情請參見：

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主要思路在代碼中也均有體現(xiàn)，只需要大家代入自己下載好的數(shù)據(jù)略微進(jìn)行一下代碼輸入即可數(shù)據(jù)展開數(shù)據(jù)建模，大家覺得數(shù)據(jù)量大，其實(shí)對于MATLAB的這些回歸預(yù)測模型而言，沒有那么困難和耗時，不要被龐大的數(shù)據(jù)量給嚇到。

1 建模和預(yù)測

「損失函數(shù)」：

在回歸問題中，使用均方誤差（MSE）或平均絕對誤差（MAE）作為損失函數(shù)來度量模型預(yù)測值與真實(shí)值之間的差異。在代碼中，所有需要計(jì)算和評估的參數(shù)都實(shí)時在 MATLAB 命令行展示。

「訓(xùn)練模型」：

使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練模型，以使模型的預(yù)測降水量接近真實(shí)降水量。并給出訓(xùn)練模型的真實(shí)值和預(yù)測值對比圖。

「預(yù)測模型」：

使用預(yù)測數(shù)據(jù)集來評估模型的性能。計(jì)算均方根誤差（RMSE）或其他回歸性能指標(biāo)來評估模型的準(zhǔn)確性。 ?并給出預(yù)測模型的真實(shí)值和預(yù)測值對比圖。

2 強(qiáng)化出圖得分

「強(qiáng)化出圖得分系列：」

主要是以X軸為訓(xùn)練集（預(yù)測集）的真實(shí)值，Y軸為訓(xùn)練集（預(yù)測集）的預(yù)測值，繪制散點(diǎn)密度圖，當(dāng)然一下四種繪制方式大家可任選其一，當(dāng)然是越麻煩圖示信息越復(fù)雜越好。從而越能獲得專家評審青睞。

MATLAB | 科研繪圖第十八期散點(diǎn)密度圖

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MATLAB | 科研繪圖第十九期散點(diǎn)密度圖強(qiáng)化版

https://mbd.pub/o/bread/ZJqbmZlx

MATLAB | 科研繪圖第二十期散點(diǎn)密度雙柱狀圖

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MATLAB | 科研繪圖第二十一期散點(diǎn)密度雙柱狀圖強(qiáng)化版

https://mbd.pub/o/bread/ZJqbmZpq

3 精力允許的情況下多種回歸算法展開精度對比與分析

而7種典型的回歸網(wǎng)絡(luò)我這邊主攻如下：（PS:上述回歸預(yù)測全家桶包含這7種算法的代碼，打包購買更劃算哦）

【MATLAB 】BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸預(yù)測代碼：

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【MATLAB 】SVM支持向量機(jī)回歸預(yù)測代碼：

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【MATLAB 】LSTM長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸預(yù)測代碼：

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【MATLAB 】CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸預(yù)測代碼：

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【MATLAB 】RF隨機(jī)森林回歸預(yù)測代碼：

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【MATLAB 】BiLSTM雙向長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸預(yù)測代碼：

https://mbd.pub/o/bread/ZJyYkpZr

【MATLAB 】RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸預(yù)測代碼：

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記得關(guān)注公眾號（Lwcah），并設(shè)為星標(biāo)哦~謝謝啦~

「萬請尊重原創(chuàng)成果?。?！」