一、a题2020数学建模竞赛题

2020江西省研究生数学建模竞赛题目：

全球大流行疫情问题

    “全球大流行（pandemic）疫情”是特指传染病在多个国家出现重大且持续的人传人状况，它与流行病（epidemic）有所区别，后者是指在一个小范围内有不寻常数量的人同时感染同一种疾病。全球大流行疫情在出现全新病毒的时候比较容易发生，它能够轻易感染人类，并且能以迅速而持续的方式在人和人之间传播，2020年由新型冠状病毒导致的新冠肺炎疾病就是全球大流行疫情。

  “全球大流行”的定义标准主要在于一种疾病扩散的范围与广度，而不是疾病的严重程度或者致死率。全球大流行疫情在人类历史上时常出现。事实上，被世界卫生组织认定的“全球大流行病”，包括14世纪黑死病、19世纪末天花、1918年西班牙流感等。距离2020年最近的一次被官方宣布全球大流行的疾病是 2009 年的 H1N1 流感，波及了70多个国家。据美国 CDC 估计，从 2009 年 4 月至 2010 年 4 月 H1N1 仅在美国境内即感染 6000多万人，导致 12,469 人死亡。而令人印象深刻的西班牙大流感，在1918 年 1 月至 1920 年 12 月累计造成全球多个国家共 5 亿人的人口感染，全世界死亡人数至少为 5000 万。全球大流行病对全球经济的打击程度是世界各国担忧的重大议题。随着当前经济活动全球化的进行，各个国家人员的往来变得非常频繁，这预示着新的全球大流行疫情还会出现。对全球大流行疫情的研究从来没有停止过。

   研究全球大流行疫情有很多方法，本赛题请同学们根据前面全球大流行疫情的定义，通过全球大流行疫情公开信息以及你认为有用的相关数据，用数学建模的方法解决如下问题：

1、 请根据疫情影响世界经济活动的严重程度给出20世纪以来出现的3个全球大流行疫情的名称（不包括2020年的新冠肺炎疫情）并对其进行排序；

2、 对问题1给出的3大疫情，依据可以查阅的公开信息给出每个疫情持续的时间长度和疫情结束后经济活动恢复到疫情前的水平各需要多长时间；

 3、 根据问题1、2的研究预测2020年出现的新冠肺炎疫情会持续多长时间，并预测该疫情结束后经济活动恢复到疫情前的水平需要多长时间。 

          附件：a题2020数学建模竞赛题.docx

二、b题

面向数据的精准诊疗模型

        随着基因测序技术的革新、生物医学技术的进步以及大数据分析工具的出现，医疗数据采集和存储更加容易，数学建模和计算方法更加智能，精准医疗时代的到来将为患者提供更精准、高效、安全的诊断及治疗。

        支气管哮喘（简称哮喘）是常见的呼吸道疾病，其发病率随着我国工业化进展和人口老龄化具有增长趋势，哮喘急性发作及对于生活质量的影响带来沉重疾病负担。因此，哮喘在2008年被我国列为重点防治的慢性呼吸道疾病和重大慢病，如何早诊早治和全面评估对患者规范化个体化治疗、减少急性加重和减缓疾病进展具有重要意义。激发试验是确诊哮喘的客观诊断依据，但是这一检查耗时长，有诱发哮喘急性加重的风险，因此仅在部分有条件的三甲医院开展。
        现有一批病例的激发试验数据（阳性为确诊哮喘，阴性为无法确诊哮喘），元数据（性别、年龄﹑身高和体重等）和身体检查数据（通气功能检查数据等，详见表1），试通过数据挖掘和数学建模回答一下问题。
        1,哮喘与元数据之间的数学模型（例如，哮喘与年龄，性别和肥胖(BMI)的相关性等）。
        2, 哮喘与身体检查参数之间的数学模型（例如，通气功能参数对哮喘预测价值的排序，是否存在一定特征的亚组使得模型预测能够达到最佳值等）。

        3, 联合元数据和身体检查参数建立数学模型并与前两个模型进行分析比较(例如，联合模型能否提高预测价值，如何实现最优并尝试从多角度进行交叉验证等)。   

        另见附件里的表格。

        附件：b题.zip

三、c题

      c题.zip （109 MB）

见原链接：

http://jyt.jiangxi.gov.cn/art/2020/6/19/art_25649_1905897.html

请在a、b、c题中任选一题参赛。  

来源：江西省教育厅    省政府学位办

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附件

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