在高考数学建模题中，数据科学与人工智能（AI）的融合应用已成为提升解题效率和创新性的重要手段。以下从多个角度分析两者的结合应用场景及具体方法：

一、数据处理与分析中的融合

1. 数据清洗与特征工程

在建模初期，数据科学方法（如异常值检测、缺失值填补）与AI技术（如自动特征提取）结合，可高效完成数据预处理。例如，通过机器学习模型自动识别异常数据点（如网页45提到的EDA分析），或利用深度学习进行非结构化数据（如图像、文本）的特征降维。

2. 数据可视化与模式发现

数据科学工具（如热力图、散点矩阵）结合AI算法（如聚类分析）可辅助挖掘数据潜在规律。例如，在预测高考录取率的案例中，通过相关性热力图分析GDP与录取率的关系，再结合时间序列模型（ARIMA）进行预测。

二、模型构建与优化的融合

1. 机器学习模型的嵌入

高考建模题常涉及预测、分类问题，如网页36利用ARIMA模型预测录取率，网页69列举的SVM、随机森林等算法可直接用于题型分类或结果预测。深度学习模型（如LSTM）在处理时序数据（如楼梯磨损分析中的使用频率预测）中表现优异。

2. 多目标优化与智能算法

复杂场景（如资源分配、路径规划）需结合数学建模中的优化理论（如线性规划）和AI驱动的优化算法（如遗传算法、粒子群优化）。例如，网页18中的楼梯磨损问题需通过流体力学模型与遗传算法联合求解最优参数。

3. 模型解释性与评估

AI模型的黑箱特性可通过数据科学方法（如SHAP值分析、混淆矩阵）增强可解释性，帮助验证模型是否符合物理规律或题设条件（如网页18要求验证磨损与历史数据的一致性）。

三、实际应用案例

1. 高考录取率预测

基于历史数据的ARIMA模型（网页36）结合特征工程（如GDP、人口趋势），通过数据科学流程完成建模与验证，体现数据驱动决策。

2. 楼梯磨损分析

在2025年美赛A题中，需通过图像处理（如边缘检测）与物理建模（如光散射方程）结合，利用GAN网络增强图像质量，再通过统计模型分析使用频率与方向偏好。

3. 志愿填报优化

网页28的层次分析法（AHP）结合机器学习评估学校综合评分，通过多准则决策模型（如师资、就业权重）为学生提供个性化建议，体现数据科学与AI在复杂决策中的应用。

四、技术挑战与发展趋势

1. 挑战

  • 数据局限性：高考建模题常面临小样本或噪声数据，需通过迁移学习、数据增强提升模型泛化能力。
  • 计算资源限制：复杂AI模型（如神经网络）可能超出常规计算条件，需优化算法或采用轻量化模型。

    • 2. 趋势

  • 自动化建模工具：如网页79提到的智能辅助系统，未来可能集成AutoML技术，自动完成特征选择、调参等流程。
  • 跨学科融合：如网页10所述，数据科学将与物联网、区块链结合，拓展建模场景（如实时监测设备数据的动态建模）。

    • 五、总结

    在高考数学建模中，数据科学与AI的融合不仅提升了模型精度（如通过机器学习优化参数），还扩展了问题解决维度（如从静态分析到动态预测）。未来，两者的结合将更注重实际场景适配性（如非破坏性测量约束）和教育价值导向（如培养创新思维与跨学科能力）。