本文主要是介绍[云顶数模]2024美赛CEF题成品参考论文+配套数据集+可执行代码+运行结果图，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
E题社区抗灾能力综合评估与决策模型研究
摘要：社区抗灾能力的提升对于灾害风险管理至关重要。本研究基于机器学 习方法，构建了社区抗灾能力预测模型，以评估社区在灾害事件中的表现。首先， 我们采用梯度提升树模型对社区基础设施、气象条件等多方面因素进行分析，以 量化社区抗灾能力。其次，我们通过随机森林回归模型探讨了社区建筑物抗灾能 力的关键特征。针对可能不适合承保的社区，我们提出了灾害准备计划、文化财
产保护等建议，以平衡社区整体利益。
随后，我们引入了深度学习模型，以提高对社区建筑物抗灾能力的预测精度。 通过神经网络的训练，我们成功构建了一个复杂模型，对社区特征进行更深入的
挖掘。模型的评估结果表明其对社区建筑物抗灾能力的预测更为准确。
最后，我们推荐社区领导者在决策过程中平衡社区经济、文化和安全需求。 我们强调社区领导者在面对不适合承保的社区时，应采取灾害准备计划、文化财 产保护等措施，以维护社区整体利益。我们还建议社区领导者与保险公司合作，
探讨定制化保险政策，更好地适应特定社区的需求。
通过本研究，我们希望为社区抗灾决策提供科学依据，促进社区的可持续发 展。这个研究框架不仅适用于当前问题背景，也为未来类似问题的研究提供了有
益的经验。
关键词： 社区抗灾能力、机器学习、随机森林回归、深度学习、灾害准备计划、
文化财产保护、社区决策、可持续发展
气象数据收集：
我们从气象站点获取了过去 30 年的气象数据。这些数据包括每日的温度、 降水量、风速、湿度等信息。通过这些数据，我们能够全面了解每个地区的气象
状况，特别是极端天气事件的发生频率和强度。
保险公司历史赔付记录：
通过与多家保险公司合作，我们获得了相应地区的历史赔付记录。这些记录 包括每次赔付的金额、事故类型、索赔地点等详细信息。通过分析这些记录，我
们能够了解每个地区过去极端天气事件导致的保险索赔情况。
C题
完整参考论文：
在解决"2024 ICM问题 F：减少非法野生动物贸易"的问题过程中，我们可以使用以下步骤：
1.确定客户
首先，我们需要确定一个具有执行提议项目所需的权力、资源和兴趣的客户。这个过程可能会涉及到市场调研、客户定位等一系列活动和分析。
2.理解并定义问题
在确定了客户后，我们需要对非法野生动物贸易进行深入理解，并定义出问题的具体模型。为了完成这个步骤，我们可能需要参考相关文献或者进行实地调研等活动，以获取对问题更加全面和深入的理解。同时，我们也需要整理相关的公开资料和研究报告，以便更好地理解问题背景和当前的挑战。
3.数据收集和清洗
拥有足够的数据是建立有效模型的基础。因此，在这个阶段，我们需要收集大量与非法野生动物贸易相关的数据。可能的数据来源包括政府报告、研究机构的数据集、新闻报道等。收集到数据后，我们需要对其进行清洗和预处理，并从中提取出适合建模的特征。
在收集和处理数据的过程中，我们可能用到的公式和方法包括：
- 数据清洗：例如，去除重复值、填补缺失值、异常值处理等。 - 特征选择：例如，相关性分析、主成分分析（PCA）等方法可以帮助我们选取最有意义的特征。
4.模型建立和选择
根据收集到的数据和定义的问题，我们可以开始建立模型。在这个阶段，我们可能会利用数学建模方法或者机器学习算法来描述问题并进行预测。例如，我们可以使用时间序列分析、决策树或者神经网络等方法。
在建立模型的过程中，我们可能会使用到的公式和方法包括：
- 线性回归模型：如果我们假设非法野生动物贸易的数量与某些因素存在线性关系，那么我们可以使用线性回归模型来描述这种关系。线性回归模型的一般形式如下：
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