### 全国大学生数学建模2010国赛一等奖 吉大学生
#### 知识点解析
**一、竞赛规则与承诺**
1. **竞赛规则理解：**
- 在竞赛过程中，参赛队伍不得通过任何形式（如电话、电子邮件、网络等）与队伍之外的任何人（包括指导老师）讨论与赛题相关的问题。
- 若引用他人的成果或其他公开资料（如网络资源），必须在正文中明确标注并在参考文献中详细列出。
2. **竞赛承诺：**
- 参赛队伍需严格遵守竞赛规则，确保比赛的公平公正。
- 如发现违规行为，将会受到相应的处罚。
**二、上海世博会经济影响力定量评估**
1. **直接经济效益评估：**
- **门票收入：** 考虑到节假日、天气、长假期、展览阶段等因素，利用SPSS软件进行逐步回归分析，预测出总参观人次，进而得出总门票收入。
- **其他直接收入：** 包括赞助费、捐款等，通过查阅相关数据得出具体数额，累加得到总体直接收入。
2. **间接经济效益评估：**
- **对旅游业的影响：** 使用GM(1,1)灰色预测模型预测无世博会情况下的旅游业人数增长趋势，与实际情况进行比较，估算出世博会带来的额外旅游人数增长，并进一步计算其对旅游业GDP的贡献。
- **对就业的影响：** 利用本底趋势线模型和最小二乘法模拟自然条件下的就业人口变化趋势，与实际数据对比，计算出新增就业岗位数量，结合人均GDP估计这些岗位创造的经济价值。
3. **经济影响力评价指标体系构建：**
- 采用三层BP神经网络模型，基于往届世博会的相关指标数据，预测上海世博会对GDP的拉动作用，以此衡量其经济影响力。
4. **负面经济效应分析：**
- 分析上海世博会的外资引入可能对外部经济环境产生的挤出效应，即外资集中于世博会相关项目可能抑制其他领域的外资流入，从而对整体经济产生一定的负面影响。
**三、模型与方法概述**
1. **逐步回归算法：**
- 用于预测世博会参观人次的关键因素分析，有助于准确估计门票收入。
2. **GM(1,1)灰色预测模型：**
- 适用于数据量较小的情况，通过对历史数据的灰度处理，提高预测准确性，常用于短期预测。
3. **本底趋势线模型：**
- 通过对已有数据进行拟合，建立一条趋势线，用于预测自然条件下某一变量的变化趋势。
4. **BP神经网络模型：**
- 一种常用的人工神经网络模型，适用于复杂的非线性关系预测。在此案例中，用于预测世博会对GDP的影响。
5. **最小二乘法：**
- 一种统计学方法，用于估计未知参数的最佳值，使得误差平方和最小化，适用于数据拟合和模型预测。
该篇论文不仅详细地分析了2010年上海世博会对中国经济的直接影响和间接影响，还采用了多种先进的数学模型和技术手段进行了综合评估。这对于理解大型国际活动对地方乃至国家经济的潜在影响具有重要的参考价值。
