根据2025年统计建模大赛“统计创新应用 数据引领未来”的主题，以下从六大领域推荐具有创新性和实践价值的选题，突出统计学与新技术的深度融合及实际应用导向：

一、金融科技与风险管理

1. 基于多模态数据融合的金融风险动态预警模型研究  

融合股票市场数据、银行信用记录及宏观经济指标，结合深度学习（如LSTM、Transformer）与传统时间序列模型（ARIMA、GARCH），构建混合预警体系，引入参数不确定性分析和实时数据更新机制，提升金融风险预测的前瞻性。

2. 数字经济时代绿色债券市场极端风险测度与溢出效应研究  

运用CoEVaR模型和复杂网络分析，量化绿色债券与金融市场的尾部风险传导路径，结合ESG（环境、社会、治理）指标，为绿色金融政策制定提供数据支持。

二、智慧城市与交通优化

3. 基于时空图神经网络的城市交通流量预测与信号灯动态优化  

  整合物联网实时数据、天气及节假日信息，通过时空图神经网络捕捉交通流的时空特征，构建动态信号调度模型，降低拥堵指数，提升城市交通智能化水平。

4. 基于POI大数据与强化学习的城市充电桩布局优化研究  

利用兴趣点（POI）数据和用户行为轨迹，结合强化学习算法，优化充电桩选址与资源配置，助力新能源汽车产业发展。

三、公共卫生与健康医疗

5. 基于多层次贝叶斯模型的区域性传染病传播预测与干预评估

结合历史疫情数据、人口流动及卫生资源分布，构建多层次贝叶斯模型，模拟不同防控措施的效果，为公共卫生决策提供定量依据。

6. 多模态医学影像数据融合的疾病智能诊断模型研究  

融合CT、MRI等影像数据与电子病历文本，利用深度学习（如CNN与Transformer结合）提升阿尔茨海默病、肺癌等疾病的早期诊断准确率。

四、环境治理与可持续发展

7. 基于卫星遥感与空间统计的区域碳足迹核算与减排路径优化  

结合遥感数据与地面监测，构建空间回归模型分析碳排放驱动因素，设计低碳发展政策仿真系统，助力“双碳”目标实现。

8. 基于机器学习的城市空气污染源解析与治理策略研究  

利用随机森林、XGBoost等算法识别污染物关键影响因子，结合空间热点分析，提出精准治污方案，推动环境治理的科学化。

五、数字经济与社会治理

9. 数据要素市场化配置的统计测度与政策效应评估  

构建数据资产估值指标体系，运用双重差分法等因果推断技术，评估数据要素市场改革对区域经济的影响，为政策制定提供理论支持。

10. 基于社会网络分析的线上舆情传播建模与引导策略研究  

利用图论方法构建社交网络传播模型，结合文本挖掘技术，分析舆情扩散规律，设计精准的舆情干预方案，提升社会治理的数字化水平。

六、跨学科融合创新

11. 大语言模型（LLM）在统计报表自动生成与质量校验中的应用  

探索LLM对非结构化数据的语义理解能力，开发智能生成统计报表的算法框架，同时引入数据质量校验机制，提高统计工作效率。

12. 基于联邦学习的医疗数据隐私保护与联合建模研究  

针对跨机构医疗数据共享难题，利用联邦学习技术在隐私保护前提下构建疾病预测模型，推动医疗领域的协同创新。

以上选题紧密围绕“统计创新应用 数据引领未来”主题，既突出统计学理论的严谨性，又融合人工智能、大数据、机器学习等前沿技术，涵盖金融、医疗、环境、城市管理等多个领域，兼具理论创新与实际应用价值。