2023 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛-E 题 黄河水沙监测数据分析

十分激动啊啊啊题目终于出来了！！官网6点就进去了结果直接卡死现在才拿到题目，我是打算A-E题全部做一遍。简单介绍一下我自己：博主专注建模四年，参与过大大小小数十来次数学建模，理解各类模型原理以及每种模型的建模流程和各类题目分析方法。参与过十余次数学建模大赛，三次美赛获得过二次M奖一次H奖，国赛二等奖。**希望各位以后遇到建模比赛可以艾特一下我，我可以提供免费的思路和部分源码，以后的数模比赛只要我还有时间肯定会第一时间写出免费开源思路。**博主紧跟各类数模比赛，每场数模竞赛博主都会将最新的思路和代码写进此专栏以及详细思路和完全代码且完全免费。希望有需求的小伙伴不要错过笔者精心打造的文章。

只希望！！！大家给我三连就满足了！！那么废话不多说现在开始做题

赛题分析

附件 1 给出了位于小浪底水库下游黄河某水文站近 6 年的水位、水流量与含沙量的实际监
测数据，附件 2 给出了该水文站近 6 年黄河断面的测量数据，附件 3 给出了该水文站部分监测
点的相关数据。请建立数学模型研究以下问题：

E题很明显是一道数据分析挖掘题，涉及到时序预测模型和时序数据的处理。先分析每个题目。

题目一

问题 1 研究该水文站黄河水的含沙量与时间、水位、水流量的关系，并估算近 6 年该水 文站的年总水流量和年总排沙量。

思路

首先明白我们需要研究的对象是黄河水的含沙量，因变量为时间、水位、水流量。此题我们根据附件1的2016-2021年黄河水沙检测数据基本就可以处理。

解答

数据和时间维度直接拿原数据看起来比较难看明白，稍作处理：

首先看水位和流量对含沙量的关系：

相关性矩阵：

都是正相关且相关性挺高的，说明二者皆为正影响含沙量。那么再使用时间序列分析方法来识别含沙量的长期趋势：

先记录到这里后面整理一下！只希望大家给我三连就满足了，下一步开始计算6年含沙量预估。