自学内容网 自学内容网

2024亚太杯国际赛C题宠物预测1234问完整解题思路代码+成品参考文章

中国宠物业发展趋势及预测模型

一、问题背景与研究目标

近年来,中国宠物业经历了快速发展,特别是在城市化进程加快、人口结构变化和消费水平提升的背景下,宠物作为家庭成员的角色变得愈发重要。根据相关数据,中国宠物数量(特别是猫和狗)在过去五年呈现显著的增长趋势,但这种增长速度和趋势因宠物类型、地区和市场环境的不同而表现出差异性。

研究意义

  1. 市场预测:理解中国宠物业的过去发展趋势,并对未来三年的发展进行科学预测,为行业从业者和政策制定者提供决策依据。
  2. 影响分析:量化收入水平、消费支出等因素对宠物业发展的影响,评估行业发展的主要驱动因素。
  3. 模型建立:通过数学建模的方式,构建宠物业发展的预测体系,明确未来趋势和潜在风险。

完整版资料获取如下:

点击链接加入【2024亚太杯数学建模竞赛助攻】:icon-default.png?t=O83Ahttp://qm.qq.com/cgi-bin/qm/qr?_wv=1027&k=sIq03p_73AYtWuH-bNy6VGD2652Um6y2&authKey=ZsYwQzbxX0BKPyHaN2uQcHOL2Ks7CEVrahc9MZqyT2Nb7zvoOxHAw7eOwtpJJBGI&noverify=0&group_code=604182615

二、数据分析与初步探索

2.1 数据来源

本研究的核心数据来源于附件文件,涵盖了中国宠物业过去五年的数据,包括以下几类关键指标:

  • 宠物数量:2019年至2023年中国宠物猫和狗的数量(单位:万只)。
  • 宏观经济数据:包括人均收入、最终消费支出等经济变量,反映了居民消费能力的变化。
  • 市场结构数据:涉及宠物食品消费、宠物医疗支出等(如有)。

2.2 数据特性

  1. 宠物数量的增长趋势:宠物猫数量呈现快速上升的趋势,而宠物狗数量相对稳定甚至略有下降。
  2. 宏观经济与宠物数量的关系:初步观察表明,人均收入和消费支出与宠物数量可能存在正相关关系。
  3. 数据特点:数据量较小(5年时间序列),需要结合外部数据进行多维验证。

三、数学模型构建

3.1 模型选择依据

根据问题特点和数据结构,选择以下两种类型的模型:

  1. 时间序列模型:适用于捕捉宠物数量的历史变化趋势,预测未来的总量。
  2. 多元回归模型:用于量化经济变量(如收入和消费支出)对宠物数量增长的驱动作用。

3.2 时间序列模型

(1) 宠物猫数量的指数增长模型

宠物猫数量的快速增长可以用指数增长模型拟合,其形式为:

其中:

  •  为年份  的宠物猫数量;
  •  为增长率。

通过对公式取对数,可以线性化处理:

利用最小二乘法拟合参数

 和

(2) 宠物狗数量的线性模型

宠物狗数量的变化趋势较为平缓,适合用线性模型表示:

其中:

  •  为年份  的宠物狗数量;
  •  为年度变化率。

模型参

 和

(3) 时间序列预测公式

基于拟合模型的参数,可以对未来三年(2024年至2026年)进行预测:

  • 宠物猫数量:
  • 宠物狗数量:

3.3 多元回归模型

(1) 模型结构

为捕捉宠物数量与收入、消费支出的关系,构建以下回归模型:

其中:

  •  为人均收入;
  •  为最终消费支出;
  •  为待估参数;

(2) 参数估计方法

通过多元最小二乘法估计参数:

其中:

  •  为自变量矩阵(含常数项、收入和消费支出);
  •  为宠物数量向量。

(3) 预测公式

利用未来三年收入

 和消费支出

 的假设值,预测宠物数量:

四、模型应用与分析

4.1 数据拟合与参数估计

根据实际数据,分别对宠物猫和宠物狗数量进行模型拟合,估计增长率(

)和线性变化率(

),并验证模型的拟合优度(

)和误差。

4.2 未来预测

利用拟合模型对2024年至2026年的宠物数量进行预测,并通过多元回归模型分析宏观经济变量的影响。

  1. 宠物猫数量模型
    • 使用指数增长模型拟合宠物猫的增长趋势,预测出未来三年的数量:
      • 2024年:8109.24万只
      • 2025年:9155.32万只
      • 2026年:10336.36万只
  2. 宠物狗数量模型
    • 使用线性模型拟合宠物狗的变化趋势,预测出未来三年的数量:
      • 2024年:5061.9万只
      • 2025年:4986.0万只
      • 2026年:4910.1万只


原文地址:https://blog.csdn.net/2301_77933700/article/details/143955678

免责声明:本站文章内容转载自网络资源,如本站内容侵犯了原著者的合法权益,可联系本站删除。更多内容请关注自学内容网(zxcms.com)!