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2024华为杯研赛CDEF题完整版资料汇总
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研赛题目由当年负责赛区【23年为东南大学，24年为山东大学】的相关老师每年独立命题，因此每年的题目在涉及的模型和知识点上都有很大差异。数模竞赛是百分比获奖，选择人数最多的也就意味着题目简单，会有很多新手、小白选择。我们只需要打败50%的小白即可获奖；选择人数偏少的题目，大多为老手，我们则需要打败50%的老登。
C题作为本次竞赛题，题量较小、难度较为简单，选题人数众多。因此，为了尽量满足大家的需求，本文我们将对C题进行详细的描述。
首先对于数据类型的题目第一步不是直接解题而是数据预处理。2023年研赛数据类型题目数据预处理每个题目都设置了10-15分的分值。因此，对于C题，我们首先需要进行异常值、缺失值、类别型数据处理等数据预处理工作以便方便后续工作处理。
数据预处理可以分为数据清洗、数据处理、数据描述性分析等环节
数据清洗，即需要进行异常值、缺失值的处理。首先判定分布方式，根据非正态分布的结果使用箱线图判定异常值。
importpandasaspd
importnumpyasnp
fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split #1.数据读取
data=pd.read_excel('附件一.xlsx',sheet_name=None)#2.特征提取
features=[]
labels=[]
formaterialindata.values():
forindex,rowinmaterial.iterrows():
B=row(4);
D题大数据驱动的地理综合问题
问题一：
1.在众多描远地理环境的变量中，一些简单的指标背后蕴藏了深厚的内涵，对人类的生存发展具有重大
深远的影响，如大气中二氧化碳的浓度、全球年平均气温等。降水量是一个连续变化的变量，而土地
利用/土地覆被类型则是一个存在突变和离散分布的变量。同时，它们都具有时空分布不均匀的特
征。请从附件数据中选取相关数据集，为这两个变量分别构建一套描述性统计方法，用13个较为简洁的统
计指标或统计图表，对这两个变量在19902020年间中国范围内的时空演化特征进行描述和总结。
为了解决第一问，我们需要从附件数据中选取降水量和土地利用/土地覆盖类型这两个变量，并应用
描述性统计方法来总结它们在1990-2020年间的时空演化特征。
E题 高速公路应急停车
importmatplotlib.pyplotasplt
#假设N_time是所有观测点在每分钟内的车辆数的列表
#Ndata={'point1':N_time_1,'point2':N_time_2,...}
#这里可以添加计算流量、密度和速度的逻辑。
#生成流量、密度和速度曲线
plt.figure(figsize=(12,6))
#交通流量
plt.subplot(3,1,1)
plt.plot(time_series,flow_series,label='Flow(vehicles/min)',color='blue')
plt.title('TrafficFlowoverTime')
plt.xlabel('Time(min)')
plt.ylabel('Flow(vehicles/min)')
plt.legend()
#交通密度
plt.subplot(3,1,2)
plt.plot(time_series,density_series,label='Density(vehicles/km)',color='green')plt.title('TrafficDensityoverTime')
plt.xlabel('Time(min)')
plt.ylabel('Density(vehicles/km)')
plt.legend()
#交通速度
plt.subplot(3,1,3)
plt.plot(time_series,speed_series,label='Speed(km/h)',color='red')
plt.title('TrafficSpeedoverTime')
plt.xlabel('Time(min)')
plt.ylabel('Speed(km/h)')
plt.legend()
plt.tight_layout()
plt.show()
