【数学建模】2023华数杯C题已完成

2023-10-07 07:10
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本文主要是介绍【数学建模】2023华数杯C题已完成,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!

文章目录

  • 一、题目
    • 1.1 附件数据解读
    • 1.2 问题
  • 二、思路
    • 2.1 问题一
    • 2.2 问题二
    • 2.3 更多

一、题目

C 题 母亲身心健康对婴儿成长的影响

附件给出了包括 390名 3 至 12 个月婴儿以及其母亲的相关数据。这些数据涵盖各种主题:

  • 母亲的身体指标包括年龄、婚姻状况、教育程度、妊娠时间、分娩方式;
  • 以及产妇心理指标CBTS(分娩相关创伤后应激障碍问卷)、EPDS(爱丁堡产后抑郁量表)、HADS(医院焦虑抑郁量表)
  • 婴儿睡眠质量指标包括整晚睡眠时间、睡醒次数和入睡方式。

1.1 附件数据解读

这样用颜色标记一下,便于查看:
在这里插入图片描述

数值含义
数值婚姻状况教育程度分娩方式婴儿性别入睡方式
1未婚小学自然分娩男性哄睡法:通过轻声哄唤、摇晃、拍打等方式,使婴儿感到安全和舒适,进而入睡。
2已婚初中剖宫产女性抚触法:通过轻柔的按摩、揉捏等方式,促进婴儿的放松和入睡。
3高中安抚奶嘴法:通过让婴儿吮吸安抚奶嘴,使婴儿感到安心和舒适,进而入睡。
4大学环境营造法:通过调整婴儿的睡眠环境,如降低房间的噪音和光线、调节房间的温度等,使婴儿感到舒适和安心,进而入睡。
5研究生定时法:通过建立规律的睡眠时间和习惯,让婴儿逐渐形成正常的睡眠节律和规律,促进婴儿的入睡和睡眠质量。
特别说明
EPDS是爱丁堡产后抑郁量表(Edinburgh Postnatal Depression Scale)的缩写,是一种常用的心理量表。该量表旨在帮助评估产后抑郁症状的严重程度,包括心情低落、失眠、食欲改变等常见症状。得分越高,表明症状越严重。
HADS是医院焦虑抑郁量表(Hospital Anxiety and Depression Scale)的缩写,是一种广泛使用的心理测量工具。该量表被用于评估患者在医院中是否存在焦虑和抑郁症状。得分越高,表明症状越严重。
CBTS是分娩相关创伤后应激障碍 (CB-PTSD) 问卷,分数越高表示症状越明显。CB-PTSD的症状包括反复回忆分娩过程、避免与分娩有关的刺激、情感麻木、易激惹、失眠等,会对女性的身心健康和社交生活造成严重影响。
婴儿行为特征用婴儿行为问卷获得每个婴儿的行为特征分数,其中包含了一些关于婴儿情绪和反应的问题。根据每个婴儿的得分,我们将他们的行为特征分为三种类型:安静型、中等型、矛盾型。

注:所有量表总分均为30

首先要处理数据撒,根据说明中的指标取值范围,以及指标含义判断有没有确实、错误的数据。

比如这个:
在这里插入图片描述

表格最后20个记录有很多确实值,这个是问题里面要求我们预测的。


1.2 问题

  1. 研究表明,母亲的身体指标和心理指标对婴儿的行为特征和睡眠质量有影响,请问是否存在这样的规律,根据附件中的数据对此进行研究。
  2. 将婴儿的行为特征分为三种类型:安静型、中等型、矛盾型。请你建立婴儿的行为特征与母亲的身体指标与心理指标的关系模型。数据表中最后有20组(编号391-410号)婴儿的行为特征信息被删除,请你判断他们是属于什么类型。
  3. CBTS、EPDS、HADS的治疗费用相对于患病程度的变化率均与治疗费用呈正比,经调研,给出了两个分数对应的治疗费用,详见表1。现有一个行为特征为矛盾型的婴儿,编号为238。请你建立模型,分析最少需要花费多少治疗费用,能够使婴儿的行为特征从矛盾型变为中等型?若要使其行为特征变为安静型,治疗方案需要如何调整?
  4. 婴儿的睡眠质量指标包含整晚睡眠时间、睡醒次数、入睡方式。请你对婴儿的睡眠质量进行优、良、中、差四分类综合评判,并建立婴儿综合睡眠质量与母亲的身体指标、心理指标的关联模型,预测最后20组(编号391-410号)婴儿的综合睡眠质量。
  5. 在问题三的基础上,若需要让238号婴儿的睡眠质量评级为,请问问题三的治疗策略是否需要调整?如何调整?

二、思路

2.1 问题一

直接用相关性分析时行不通的,可以看下图,这些指标不具有相关性。

在这里插入图片描述

思路:秘
在这里插入图片描述

2.2 问题二

首先,神经网络、SVM、随机森林这些预测效果都是很差的。

可以看这个混淆矩阵图:训练集和测试集的准确率都不高。

在这里插入图片描述

测试几次后的结果:

  • 支持向量机:训练集准确率为58.7%,测试集准确率为61.5%
  • 随机森林:训练集准确率为100%,测试集准确率为53.8%
  • 梯度提升机:训练集准确率为90.4%,测试集准确率为48.7%

一方面是数据量很少,不适合及机器学习算法。

思路:秘

2.3 更多

公众号回复:华数杯C题获取

在这里插入图片描述

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