2025年美赛数学建模 MCM 问题 C：奥运奖牌榜模型 详细解析和代码（持续更新中，matlab和python代码，2025美赛）

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对于“2025 MCM Problem C: Models for Olympic Medal Tables”问题，我们需要从多方面建立一个模型，结合历史数据和当前运动员表现，预测未来奥运会的奖牌表。以下是解决该问题的详细思路和实现方案。

目录

1. 数据分析与预处理

2. 模型选择与建立

2.1 时间序列预测

2.2 回归分析

2.3 深度学习模型

3. 模型训练与验证

4. 预测与结果分析

4.1 2028年奥运会奖牌预测

4.2 首次获奖国家的预测

4.3 “伟大教练”效应分析

5. 具体代码实现

一、背景理解与数据分析

二、数据预处理与探索性数据分析（EDA）

三、建立奖牌数预测模型

1. 时间序列分析

2. 回归分析

3. 随机森林回归

四、2028年奥运会奖牌预测

五、首次获奖国家预测

六、“伟大教练”效应分析

python

matlab

1. 数据分析与预处理

首先，我们需要对历史数据进行充分的理解与分析。数据包括奥运会奖牌榜、每个国家的历史奖牌数、各个奥运项目的具体数据等。具体步骤如下：

  • 数据清洗：处理缺失数据、异常值和格式问题。
  • 数据可视化：绘制奖牌分布图，查看不同国家的奖牌数量、分布趋势等。
  • 数据特征工程：构建与奖牌数量相关的特征，如：主办国、比赛项目类型、参赛人数等。
注：本文转载自blog.csdn.net的深度学习&目标检测实战项目的文章"https://blog.csdn.net/m0_52343631/article/details/145333197"。版权归原作者所有，此博客不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如有侵权，请联系我们删除。
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