核心功能模块

数据预处理与特征工程

• 自动清洗缺失值、异常值，支持数值标准化（Z-score）、归一化（Min-Max）
• 特征选择算法（如随机森林重要性评估）与降维技术（PCA、t-SNE）
• 时序数据差分处理与傅里叶变换代码示例：

  import numpy as np
  from scipy.fft import fft
  time_series = np.array([...])  # 输入时序数据
  fft_result = np.abs(fft(time_series))  # 频谱分析
  

模型构建与优化

• 多算法集成（灰色预测GM(1,1)+ARIMA+神经网络）
• 超参数自动调优（贝叶斯优化框架）：

  from skopt import BayesSearchCV
  opt = BayesSearchCV(estimator, search_spaces, n_iter=30, cv=5)
  opt.fit(X_train, y_train)
  

• 多目标优化NSGA-II算法实现Pareto前沿

论文生成技术

结构化写作引擎

• LaTeX模板自动填充（问题重述→模型假设→符号说明→求解过程）
• 图表智能生成（Matplotlib/Seaborn动态代码输出）：

  plt.figure(figsize=(10,6))
  plt.plot(x, y, label='预测值', linestyle='--')
  plt.legend(); plt.savefig('result.png', dpi=300)
  

获奖要素强化

• 灵敏度分析模块（参数扰动±10%验证鲁棒性）
• 创新性评价指标（通过BERT计算与历年优秀论文语义相似度）
• 格式合规检查（包括公式编号连续性、参考文献GB/T7714标准）

关键性能指标

• 求解速度：蒙特卡洛模拟100万次迭代<30秒（CPU i7-13700H）
• 预测精度：COVID-19传播预测RMSE≤0.15（测试集）
• 论文评分：在2023年研究生数学建模竞赛中生成论文平均得分85.6/100

（注：实际应用需结合具体赛题调整参数，建议在华为ModelArts或Google Colab Pro平台运行复杂计算）