全国大学生数学建模竞赛省级一等奖团队成员 林韶恒

在刚刚落幕的全国大学生数学建模竞赛中，我们团队历经重重挑战，最终凭借出色的表现获得了省级一等奖的荣誉。这份荣誉不仅是对我们付出的肯定，更是对我们数学建模能力和团队协作精神的认可。

竞赛初期，我们面对的第一个难题便是选题。在众多复杂的题目中，我们最终选择了“基于区间删失AFT的NIPT时点分析与异常判定”这一具有挑战性的课题。这一题目紧密结合医学实际，要求我们运用数学建模的方法，对无创产前检测（NIPT）的时点选择和异常判定进行系统研究。面对这一陌生而复杂的领域，我们团队迅速进入状态，展开了深入的研究。

在建模阶段，我们遭遇了数据预处理的难题。原始数据中存在大量的缺失值和异常值，这给我们的建模工作带来了极大的困扰。为了确保数据的质量和可靠性，我们团队成员分工合作，对数据进行了细致的清洗和填补。同时，我们还针对胎儿Y染色体浓度与孕妇孕周、BMI等关键指标之间的关系，建立了多种回归模型。

然而，在比较线性模型、二次项模型和广义线性模型（GLM）时，我们发现协变量对Y浓度的解释度有限，这让我们一度陷入了困惑。面对困难，我们没有放弃。通过反复讨论和尝试，我们引入了加速失效时间（AFT）模型，并结合自然三次样条刻画BMI的非线性关系。这一创新性的方法不仅提高了模型的准确性，还使得检测时点的选择更加个性化和科学化。

然而，在利用K-means聚类算法将BMI合理分组后，我们又面临了如何优化各组孕妇最佳NIPT时点的挑战。为此，我们采用了遗传算法进行寻优，经过无数次的迭代和调整，终于得到了令人满意的结果。在异常判定方面，我们针对女胎样本提出了“QC门控、强信号直判、L1正则化逻辑回归”的三段式框架。但是，在构建质量分数和设定分位点阈值时，我们又遇到了新的难题。如何准确区分样本质量是否足以支撑结论？如何设定合理的阈值以避免过度推断？这些问题让我们一度陷入了困境。但通过查阅大量文献和反复试验，我们最终找到了解决方案，并成功构建了稳定、可解释的L1正则化逻辑回归模型。经过三日通宵的艰苦努力，我们终于完成了竞赛任务，并提交了一份高质量的论文。当得知获得省级一等奖的消息时，我们都非常激动。回想起那些熬夜讨论、反复试验的日子，所有的辛苦和付出都化为了胜利的果实。

这次获奖不仅让我们收获了荣誉和喜悦，更让我们深刻体会到了团队协作的力量和数学建模的魅力。我们将继续努力提升自己的数学建模能力，不断挑战自我、超越自我。