第126章：前无古人的论文

说实话，这个课题也太大了一些。

全球气候变暖，大气系统平均温度较长期的升高现象。

二氧化碳等多种温室气体增加，地球和底层大气放射的长波辐射被更多的额吸收。

地球自身吸收的太阳辐射多余它放射并离开大气顶的长波辐射等等。

这些都是最关键的因素，当然，这还只是地球自身的问题。

还有很多的细枝末节都需要考虑进去。

焚烧化石燃料，就比如现在的石油和煤炭，过度的砍伐森林，这些都是问题。

温室气体对来自太阳辐射的可见光具有高度透过性。

对地球发射出来的长波辐射具有高度吸收性。

陆子健感觉自己的脑细胞在不断地消耗着。

首先要做的，就是获取原始数据的异常值和缺失值等进行预处理。

这就不是一个简单的过程，还要利用处理后的数据建立期间的温度随季节变化的可视化模型。

再要运用小波分析和MANN-KENDALL突变检测对全球的温度周期性变化和突变现象进行阐述。

还要使用K-means聚类算法对全球海洋不同区域温度进行聚类。

结合数据集合方差得出全球海洋表面平均温度的变化趋势和波动情况。

陆子健感觉自己的脑子有点大，关键的一点，这些所有的，都要通过数学来表达出来。

——你妹的组委会，全都是一群混蛋，你们怎么这么损。

当然，此时此刻的参赛队伍，没有一支是不骂娘的。

太特么损了，是哪个孙子想出的题型。。。。。。

“我们是不是有些过了？毕竟还都是孩子。”

此时，在国际大学生建模竞赛组委会的会议室中，一名裁判随意地说了一句。

不过，这位的脸上似乎没有任何的歉意，反而是一脸贼笑。

“没什么，也该压压担子了，在温室成长的花朵禁不起风雨。”

话的确是这么说，可丫的，你们的难度提升的也太夸张了吧。

这种论文，用在数学系博士的毕业论文上，都感觉有些“鸡血”。

用组委会的话来说，你们一

个个都是数学界未来的精英。

将来需要你们撑起数学的半边天，这个论题怎么了？

“我敢预言，这一次的ICM，通过率绝对是最低的一届。”

废话，还要你说，就这题型，数学系博士毕业，都需要花上好几个月才能准备。

给参赛队伍的时间呢？才特么4天好不好。。。。。。

不过很显然，组委会还是低估了个别的团体，就比如现在的陆子健。

已经开始着手全球其他温室气体排放量，全球二氧化碳浓度，全球海洋热量变化，全球冰雪覆盖面积等十多项能够影响全球气候变化的数据因素。

这要是被组委会看见，估计又要骂娘。

这特么是一网打尽啊，没有任何的遗漏。

关键是你陆子健能够算的过来吗？

要知道，这一次组委会的要求只是达到其中任意3项，就算是通过了考核。

至少也是一个成功参与奖，也就是俗称的“合格”。

达到其中5项就是荣誉奖（二等），达到7项就是优异奖（一等）。

至于说特等奖和特等奖提名，呵呵，说实话，组委会都没有考虑过。

毕竟，这一次的题目太变态。

就算是他们自己，最多也是勉勉强强。

这种情况下，准确率也是考核的标准。

虽然最后得出的答案可能五花八门。

不过，组委会所有专家，早就预做了这个命题，他们的答案，算是目前最权威的。

组委会不会相信，这个组别里，会有太过变态的家伙出现。

毕竟，这个计算量不是普通的大。

而这一次，陆子健也不得不加快自己的速度。

要知道，就陆子健个人而言，他对数学的理解和能力，已经是“超神”的地步了。

但问题是，这需要算的公式太过庞大了一些。

陆子健已经构建了灰度预测和SVR算法模型。

同时，利用pearson相关矩阵和lasso回归分析了数据相关性以及提取数据变化预测的关键特征。

——啧啧，肚子饿了，陆子健自己也不知道过了多久。

“我要

申请点外卖。。。。。。”

——果然，还是这样的套路。

工作人员就知道，这家伙肯定要出一点幺蛾子。

“点吧。”

这一次，也不需要再申请组委会了，毕竟已经有了前车之鉴。

还是那家米其林三星，但是这一次，陆子健是没有心情切惠灵顿牛排。

点了四种不同口味的披萨意思意思。。。。。。

用餐时间，这一次工作人员也没有拒绝陆子健的邀请。

不吃白不吃，反正是这家伙欠自己的，想想自己的加班费，就有些莫名的心疼。

用餐过后，陆子健继续奋战，工作人员继续打盹，至于两位龙套君，好吧，《生化危机2》重置版貌似挺好玩。

陆子健又根据气象专业制定的“寒冷程度等级表”，确定了-40°C以下的气温为极寒天气标准。

获取了全球50年平均气温值。

建立图标相关性的分析表，协方差和相关系数分析以及互信息熵算法模型。

陆子健早就得出了结论，可以说，全球变暖和局地出现极寒天气现象二者之间并不存在矛盾关系。

甚至可以说，某种程度上可以认为，是全球变暖导致了局地出现极寒天气现象。

当然，这又需要竟然大量的数学公式加以证明。

陆子健甚至还提出了一个衡量全球气候复杂度的指标。

可以说，这完全就是一个创举。

在陆子健之前，出现的，最多也就是某一个地区的气候复杂度的指标。

不是不想做。

而是这需要的数学步骤和验算太过庞大和负责了。

没有人愿意这样吃力不讨好。

因为就算是得出了结论，又有多少地区会承认这个指标？

陆子健还建立了BP神经网络模型。

深度为5层，每层30个隐层神经单元。

可以做到预测未来全球气候的复杂情况。

陆子健这完全就是在做一篇从前从未出现过的论文。

期间，陆子健只是睡了2个小时而已。

高强度的计算，陆子健感觉自己都快出现幻觉了。。。。。。