6月5日下午4:00知行楼A栋106会议室，中南财经政法大学蒋锋教授应邀为我校参加了“华中杯”数学建模竞赛和即将参加全国大学生数学建模竞赛的同学举办了题为“华中杯C题空气质量预测与预警解题思路”的学术报告。太阳集团数学建模培训教练组与有意参加本年度全国大学生数学建模竞赛的同学共同聆听了此次报告会。
报告会上，蒋锋教授从本次华中杯赛题“空气质量预测与预警”的问题背景、数据来源、题目分析、模型求解及阅卷整体情况等方面进行了全面的讲述。 蒋锋教授首先介绍了赛题“空气质量预测与预警”，指出本题结合了地区空气质量的监测数据，希望参赛者通过数学模型给出对空气质量预测的方案，并根据预测结果给出预警机制。 然后就本次华中杯竞赛论文写作从问题一：因素，问题二：PM2.5预测，问题三：AQI预测与预警等方面做出了概述，使大家对问题的整体有了初步的认知。 接着，蒋锋教授对数据的探索性分析，做了详尽的讲解。探索性分析包括（1）数据可视化：散点图、直方箱线等；（2）数据预处理：缺失值、异常标准化等；（3）相关性分析：相关系数、关联分析等。可视化既能直观描述数据特点又能让评委对参赛人员的思路有初步的认知。缺失值和异常值的处理是数据必不可少的环节，缺失值是对数据不完整性的处理。缺失值处理模式的选择对数据信息的完整程度有重要的影响。异常值涉及到了判别依据，过多的认定异常值可能会丢失重要信息，需要注意合适的判别方法。相关性分析是很好的反映数据间关联性的统计方法，挖掘数据的相关性可以为后续降维等处理提供依据。 蒋锋教授结合本题的一些代表性的优秀的竞赛论文使同学们对该问题的建模思路等方面有了更深入的理解。蒋锋教授特别指出，在第二问和第三问中应结合多步预测和递归预测等方法实现对PM2.5以及AQI值的预测，其中要特别注意如何充分利用第二问的模型及结论为第三问求解提供便利。 最后，蒋锋教授结合一些有缺陷的论文表述进一步分析了哪些做法不可取，包括忽略了第2,3问与第1问的关系，造成了思路的脱节；模型的选择单一；性能检验缺失；问题解答论证不充分，过于简化；只是简单给了结果，结果如何来的并未给予充分的说明，从而导致模型选择和结果论证都缺乏说服力；不重视论文排版的规范性，比如行距、字号体注释图表杂乱等等问题。 通过本次讲座，既让师生对如何把握本题的解题写作有了直观认知，也从思路上明确了数据分析类的数学建模赛题该如何展开研究。全体师生表示蒋教授的讲解深入浅出，通俗易懂，大家意犹未尽，既收获了知识，也鼓舞了士气，接下来的数学建模竞赛有了更充足的信心。 蒋锋教授个人简历： 蒋锋，博士，教授，博士生导师，“文澜学者”。中南财经政法大学太阳集团5493con数理与金融统计学系主任，应用统计专业硕士大数据导师组组长。正主持或已主持完成教育部人文社科项目、国家自然科学基金项目，湖北省社科项目，武汉市社科项目，湖北省自然科学基金项目等纵横向课题多项，为国家级一流课程“数据统计分析实验”负责人。目前出版学术专著2部，教材2部；已经在国内外期刊发表论文100余篇，其中80多篇论文被SCI收录。现为中国统计教育学会理事，全国工业统计学教学研究会理事，中国技术经济学会金融科技委员会常务理事，中国现场统计研究会经济与金融统计分会理事，湖北省工业与应用数学学会理事。 主要研究领域和专长：机器学习、应用统计、神经网络、大数据建模分析及应用。 |
