美赛，即美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM），是一场充满深远影响和挑战性的盛会。在这一竞赛中，参赛选手需要在短短四天的时间内，与两名队友合作，完成指定问题的建模、求解、验证以及论文撰写工作。
一、比赛时间（以下为北京时间）
比赛开始：2024年2月2日（星期五）早上6:00
比赛结束：2024年2月6日（星期二）上午9:00
二、MCM/ICM常见的模型和算法
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评价模型：层次分析、Topsis、数据包络分析、模糊综合评价、秩和比综合评价、主成分分析、灰色关联分析法等。
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预测分析模型：微分方程模型、差分方程模型、回归分析、时间序列、马尔可夫、神经网络、插值拟合、混沌序列预测、小波分析预测和灰色预测模型等。
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优化模型：数学规划模型(多目标、单目标、0-1整数规划等)、复杂网络优化、排队论与计算机仿真、图论、博弈论等。
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数理统计模型：多元分析(主成分分析、聚类分析、因子分析、判别分析、典型相关性分析等)、相关回归分析、假设检验、方差检验、贝叶斯统计等。
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分类与判别算法：距离聚类(系统聚类)、关联性聚类、层次聚类、贝叶斯分类与判别、SVM支持向量机、决策树、极限学习机等。
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重要的算法：蒙特卡罗算法、数据处理算法(数据拟合、参数估计、插值等)、规划算法(线性规划整数规划、多元规划、二次规划等)、图论算法、计算机经典算法(动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等)、最优化理论、三大非经典算法(模拟退火法、神经网络、遗传算法)、网格算法、穷举法和元胞自动机等。
三、竞赛真题问题 C：网球的势头
对于C题的数据分析，今年较为困难，需要从提供的数据中仔细理解变量，以整合和提取特征。可以利用一些评价指标，如得分率、破发率、发球速度等，来衡量选手的表现。采用主成分分析或其他综合评价得分的方法来创建特征，然后可以利用这些特征建立相关的预测模型。通过对选手表现的综合评价和特征提取，可以更好地理解数据并建立有效的预测模型，从而应对今年较为困难的数据分析任务。
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竞赛增添了更多的可能性和机遇，激励着年轻的数学建模者们探索着未来科技和社会发展的途径，为之贡献着智慧和力量，绘就出更为绚丽的图景。