数模美赛，全称美国大学生数学建模竞赛（Mathematical Contest in Modeling，简称MCM/ICM），是一项国际性的大学生数学建模竞赛。2019年的E题题目为“基于大数据的传染病预测模型”，本文将深入解析这一题目，探讨其背后的数学建模原理、解题思路以及参赛选手在挑战与突破中的传奇经历。
一、题目背景与挑战
2019年E题要求参赛选手基于大数据，建立传染病预测模型，以应对全球范围内的传染病疫情。题目背景复杂，数据量大，对参赛选手的数学建模能力、数据处理能力以及编程能力提出了极高的要求。
1.1 传染病预测模型的重要性
传染病预测模型在疫情防控、资源调配、政策制定等方面具有重要意义。通过建立准确的预测模型，可以提前了解疫情发展趋势，为政府和企业提供决策依据，降低疫情对社会的危害。
1.2 题目难点
（1）数据量大：题目要求参赛选手处理大量历史数据和实时数据，对数据处理能力提出了挑战。
（2）模型复杂：传染病预测模型涉及多个参数，需要选手对模型进行优化和调整。
（3）时间紧迫：数模美赛要求在短短三天内完成模型建立、求解和论文撰写，对选手的团队协作和时间管理能力提出了考验。
二、解题思路与方法
2.1 数据预处理
（1）数据清洗：对原始数据进行清洗，去除无效、错误数据。
（2）数据整合：将不同来源的数据进行整合，形成统一的数据集。
（3）特征工程：提取与传染病传播相关的特征，如人口密度、交通工具流量等。
2.2 模型建立
（1）选择模型：根据题目要求，选择合适的传染病预测模型，如SEIR模型、SIR模型等。
（2）参数估计：利用历史数据对模型参数进行估计。
（3）模型优化：对模型进行优化，提高预测精度。
2.3 模型求解与结果分析
（1）模型求解：利用编程语言（如Python、MATLAB等）对模型进行求解。
（2）结果分析：对预测结果进行分析，评估模型性能。
三、参赛选手的挑战与突破
3.1 团队协作
在数模美赛中，团队协作至关重要。参赛选手需要充分发挥各自优势，共同完成建模任务。在2019年E题中，许多参赛队伍通过线上沟通、分工合作，成功完成了模型建立和求解。
3.2 技术突破
面对数据量大、模型复杂等问题，参赛选手在建模过程中不断尝试新的技术和方法，如深度学习、数据挖掘等，实现了技术突破。
3.3 创新思维
在数模美赛中，创新思维是取得好成绩的关键。参赛选手在建模过程中，不断尝试新的思路和方法，提出具有创新性的模型和解决方案。
四、总结
数模美赛2019E题“基于大数据的传染病预测模型”是一道具有挑战性的题目。通过分析题目背景、解题思路以及参赛选手的挑战与突破，我们可以看到数学建模在疫情防控中的重要作用。在未来的比赛中，相信会有更多优秀的参赛选手在数学建模领域取得优异成绩。