大家好呀，亚太杯数学建模开始了，来说一下初步的选题建议吧：
首先定下主基调，本次亚太杯推荐选择B题。
C题如果想做好，搜集数据难度并不低，并且模型比较简单，此外目前选择的人数过多，很难做到出彩。A题图像识别虽然我之前妈妈杯做过，但是这道题数据量太大，很难教会小白。B搭建一下理论模型做仿真模拟即可，cfd仿真也是比较难教给大家，所以我会做一定简化后用matlab求解，大家到时候直接运行我的代码就行。
选择C题，很有可能在找不到对应的有效数据的情况下被迫换题或者最终套一些毫无作用的废话以及完全没有应用的垃圾模型上去。
本文只是简略的图文版初步思路，更详细的视频版完整讲解请移步：
OK，接下来讲一下ABC题的思路。
A题：题目：果园采摘机器人的图像识别
思路：
- 图像预处理：使用图像处理技术如滤波、增强对图像进行预处理，使苹果更容易被识别。
- 特征提取：使用颜色、形状等特征来识别图像中的苹果。
- 建立模型：可以使用简单的计数算法或更复杂的机器学习模型（如CNN）来计数。
- 数据可视化：生成苹果数量的分布直方图。
思路：
- 定位苹果：使用图像处理技术（如边缘检测）来定位苹果。
- 坐标提取：确定每个苹果的中心点或其他代表性坐标。
- 坐标转换：将图像坐标转换为以图像左下角为原点的坐标。
- 绘制散点图：用苹果的位置绘制二维散点图。
- 颜色分析：苹果成熟度常与颜色关联，使用颜色分析来估算成熟度。
- 模型建立：可以使用回归模型来预测成熟度。
- 数据可视化：绘制苹果成熟度的分布直方图。
- 面积计算：先计算苹果在图像中的二维面积。
- 质量估算：根据面积和可能的苹果密度估算质量。
- 数据可视化：绘制苹果质量的分布直方图。
- 特征提取：提取颜色、形状、大小等特征来区分苹果和其他水果。
- 训练识别模型：使用机器学习模型（如SVM、CNN）来训练识别模型。
- 测试和验证：在附件3中测试模型并验证其准确性。
- 数据可视化：绘制识别出的苹果的图像ID号的分布直方图。
A的难点在于采用深度学习算法进行特征提取，此外，本题数据集较大，计算起来可能有点麻烦，新手小白不推荐选择。
B题题目：玻璃温室的微气候调控
- 建立物理模型：使用流体力学和热传导方程来描述空气流动和热传递。
- 离散化方程：将连续的方程转化为离散形式，例如使用有限差分法。
- 设置初始和边界条件：根据题目描述设置初始温度和风速，以及边界条件。
- 数值求解：使用MATLAB的数值求解器求解这些方程。
- 可视化结果：在特定横截面（如0.5米高度）上绘制温度和风速分布图。
- 调整物理模型：在模型中加入作物区域，并将其视为多孔介质，影响气流分布。
- 考虑作物的热和动量交换：作物的存在会影响热和动量交换，需在模型中体现。
- 重复求解和可视化：求解调整后的方程，并在两个不同的横截面上展示结果。
- 评估生长条件：分析得到的风速和温度是否适合作物生长。
- 变更边界条件：分别增加气流速度和改变风扇位置。
- 重新求解方程：使用修改后的边界条件再次求解方程。
- 结果比较：将新的结果与问题2的结果进行比较，分析对作物生长条件的影响。
- 探索不同设计参数：考虑风扇数量、位置、风速和温度规格的不同组合。
- 参数敏感性分析：通过改变这些参数，分析它们对温度和风速分布的影响。
- 寻找最佳方案：使用优化算法（如遗传算法）来找到最优的风扇设计。
- 评估最终设计：确保最终设计能在温室内提供均匀的适宜温度和风速。
当然了，这道题最好是用cfd做仿真模拟，但这个很难教给完全没接触过的小白，因为我还是会通过matlab做一定简化后求解，这是我目前编写的代码：
本次我也会完成b题的完整论文哈。
C题题目：中国新能源电动汽车的发展趋势
- 因素识别：识别影响中国新能源电动汽车发展的主要因素，例如政府政策、市场需求、技术进步、成本、基础设施发展等。
- 数据收集：收集与这些因素相关的历史数据。
- 建立模型：使用回归分析、时间序列分析或系统动力学模型来描述这些因素与新能源电动汽车发展之间的关系。
- 验证模型：使用历史数据验证模型的准确性。
- 数据整理：收集关于新能源电动汽车的销售、生产、市场占有率等数据。
- 趋势分析：使用趋势分析方法如指数平滑法、自回归模型等。
- 预测模型：建立预测模型，考虑潜在的市场饱和度和技术发展趋势。
- 进行预测：预测未来10年的发展趋势。
- 市场分析：分析全球汽车市场的变化，特别是新能源与传统能源汽车的市场份额。
- 影响评估：评估新能源汽车对传统汽车销售、价格、技术创新等方面的影响。
- 建立模型：使用比较分析、影响评估模型等。
- 数据支持：收集相关数据以支持分析。
- 政策研究：研究和收集有关国家的具体政策。
- 影响分析：分析这些政策对市场准入、出口、成本等方面的影响。
- 建立经济模型：考虑贸易壁垒、关税等因素建立经济影响模型。
- 情景分析：建立不同政策情景下的影响预测。
- 环境影响评估：评估新能源电动汽车对空气质量、噪声污染等方面的影响。
- 模型建立：使用环境影响评估模型，考虑污染物排放、能源消耗等。
- 案例分析：以一个具体城市为例，计算新能源电动汽车推广后的环境影响。
- 结果解释：解释模型结果，如空气质量改善的程度、能源节约等。
到时候自己总结就行。
这次的C题难点在于数据搜集，很难搜集到比较对应的数据，此外能用的模型很有限，模型也都比较简单，选择C题人数很多，所以很难做的出彩。
目前我搜到的一个新能源汽车的数据库如下：
但是还有一些我们需要的数据还没搜集到，总之，如果想提高获奖概率，不建议跟风选C题。
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