2025未来杯数学建模思路模型代码论文持续更新完整内容，完整内容见文末名片
2025未来杯数学建模A题：伪装物体检测
2025未来杯数学建模B题：新能源日前电价预测
咱接着唠这两个赛题，其实俩方向差挺多的，一个是看图片找"藏起来"的东西，一个是算未来电价，适合的人、要琢磨的事儿都不一样，咱慢慢说。
先说说A题（伪装物体检测），简单讲就是找那些跟背景混一块儿的东西------比如草丛里的虫子、树上的鸟，肉眼都难瞅见，得让模型找出来。三个问题是一步步加难度的，跟打怪升级似的。
第一个问题是做基础检测，不算难。就是用给的CAMO数据集，要么找三种以上图像处理的招儿------比如用Canny算法 找物体边缘，或者HOG算法 提纹理特征；要么训个简单的模型，像U-Net 就挺合适，它专门做"分割"（就是把伪装物体的轮廓标出来），网上现成代码改改就能用。最后还得把10张图的检测结果画出来（比如把模型标出来的伪装区域叠在原图上），再算个IoU （看测得多准）和MAE（误差多大）。这一步适合计算机、AI或者自动化偏视觉方向的同学，只要会点Python，知道怎么读图片、跑个简单模型就行。不过要注意：别瞎选特征或模型（比如手工特征效果可能不好，得试几次）；可视化的时候别把掩码和原图对不上，不然白忙活。
然后是A题第二个问题，得让模型能检测不同大小的伪装物体（比如小昆虫和大动物都得找着），还得测256×256、512×512、1024×1024、2048×2048这四种尺寸的效果。这就比第一个难了，核心是给模型加"多尺度处理"的功能------比如加个特征金字塔 （简单说就是把小图的细节和大图的全局信息揉在一起，小物体抓细节、大物体看整体），也能参考论文里的ZoomNeXt 或FEDER模型里的多尺度融合思路。适合的还是CV相关专业同学，但得比之前懂点模型改进，不能只会跑现成代码。这里有个坑：2048×2048的图特别大，直接训内存肯定爆，得把图裁成小块，但又不能把伪装物体裁碎，得试好几次裁剪大小；而且改完模型别顾此失彼（比如小物体测准了，大物体边缘又糊了），得调融合的权重。
A题第三个问题是测模型的"泛化能力"------就是模型别只在CAMO数据集上好用，换另外两个数据集（Camouflaged-people 是人伪装，NC4K 是其他场景）也得行，还得画20张图的结果。这时候得用泛化性强的模型，比如Transformer类的FSNet、HitNet （比CNN更能抓长距离关联），或者MM-SAM 这种多模态模型（用文字描述辅助识别，比如"草丛里有狮子"，文字能补图像的不足）。训练时还得加数据增强（比如翻转、旋转图片），避免模型学"死"。适合的同学得懂泛化性优化（比如迁移学习、正则化）。要注意：别过拟合（不然换数据集就拉胯）；三个数据集风格不一样，图片尺寸、掩码格式得统一预处理，不然模型读不进去。
再说说B题（新能源电价预测），就是算未来的电价，跟天气、发电情况、变电站功率都有关系，五个问题是从处理数据到分析规律再到预测，纯靠数据说话。
第一个问题是数据预处理和描述性分析，不难。就是处理给的那些数据（电价、气象、变电站功率）：缺的数据补上（比如用前后15分钟的均值填）、异常值删掉、时间格式统一好；然后算点统计量（比如1月电价平均多少），再画个时序图看看电价随时间咋变的------用pandas 处理数据、matplotlib 画图就行。适合统计、数据科学或者电气专业的同学，哪怕文科只要会点Python基础都能上手。但要注意：别把地板价40、天花板价1000 当异常值删了（那是合规的）；缺值别用全局均值填，时序数据得用线性插值，不然会打乱趋势。
B题第二个问题，要统计1-4月实时电价和日前电价（就是"预报的电价"）触地板价、天花板价的次数，看看这些触价在时间上咋分布（比如哪个时间段触得多），再分析"开停"状态（"开"是竞价成功，"停"是失败）和电价偏差（实时和日前的差）的关系。还是用pandas统计（比如算触价次数），用热力图看时间分布，再算不同开停状态下的电价偏差均值。适合的同学跟第一个问题一样，会分组统计就行。要注意：时间分布别搞太碎（比如按小时汇总），不然看不出规律；电价偏差得统一算法（是实时减日前还是反过来），不然对比没意义。
第三个问题是量化气象和变电站功率对电价波动的影响（比如温度高是不是让电价波动更大）。不用复杂模型：用相关性分析 算Pearson系数（看温度和波动是不是正相关）；或用LASSO回归 选重要因素（排除影响小的，比如风向）；也能用随机森林 看特征重要性（得分高的影响大）。适合数据科学、统计或电气专业同学，得懂点基础统计模型。要注意：先定义清楚"电价波动"（是相邻15分钟的差还是1小时内的方差）；别忽略共线性（比如风速和光照可能相关，直接进模型不准，得降维或选变量）。
第四个问题，建两个不同原理的预测模型，比谁更准、更稳定。比如一个用传统的ARIMA/SARIMA （适合有周期性的时序数据，比如电价每天的波动规律），一个用LSTM 或XGBoost （LSTM抓长期依赖，XGBoost处理非线性关系）。然后用验证集算MAE、RMSE这些指标，稳定性看误差波动。适合数据科学、AI偏时序方向的同学，得懂模型原理还会调参。这里别选俩差不多的模型（比如俩都是树模型就没意义）；时序数据不能随机分训练测试集（得按时间顺序分，比如1-3月训练、4月上旬验证），不然模型相当于提前知道答案；调参别偷懒（比如ARIMA的p、d、q参数得试，看AIC值选）。
第五个问题，用第四个问题选出来的最优模型，预测4月15日00:15到16日00:00的96个时间点（每15分钟一个）的日前电价。其实就是用调好的模型，输入需要的特征（比如前几天的历史电价、气象数据、变电站功率），然后出结果。适合的同学跟第四个问题一样，会用建好的模型预测就行。要注意：特征得对齐（比如预测15日00:15的电价，就得用14日同期的历史数据）；结果得合理（比如预测出低于40的电价就不对，得检查是不是特征输错了）。
总结下来，你要是喜欢看图找东西、对视觉这块感兴趣，就选A题，计算机、AI相关的同学做着顺；要是喜欢算数据、对电价、新能源这些实际问题感兴趣，就选B题，统计、数据科学或者电气专业的更合适。新手的话，先从A题第一题或者B题前两题入手，后面的问题得有点基础，别一上来就冲难的。