B题和D题一样，也是一道传统的数据分析类题目，个人认为其建模难度仅高于D题。只不过数据需要自己搜寻，题目开放性较大，首先先回顾下题目
问题 1：根据我国的人口数量、结构和消费水平等多种因素，预测养老服务床位数量的市场需求规模及其分类。
问题 2：从企业角度出发，结合现有养老服务床位的数量和结构，分析、建立合适的模型，来发现并分析养老服务床位增加中的“商机”。
问题 3：建立一个合适的数学模型，从政府的角度出发，设计一个既能基本满足社会需求，又能持续发展养老服务事业，同时还能促进社会就业的养老服务床位运营的商业模式（养老服务的收入来源目前主要有经营收入、政府补贴、社会捐赠等）。
问题 4：试用精炼的数学语言归纳总结本题中最关键的数学建模问题及其算法。以你们的模型及其结论为科学依据，对政府管理部门针对养老床位规划问题提出合理的建议。
应为这道题较为开放，且本人并没有直接上手去做，所以以下思路仅供参考，不同情况可能要稍作修改
对于问题一，首先其说了要根据我国的e人口数量结构和消费水平等因素去分析，呢么要根据所找到的不同年份年份数据去进行预测。首先由于你不可能找到100年以上的数据去进行预测，呢么神经网络一类的需要大量数据训练的算法就不太可能应用在这道题上面，我个人建议是利用多元回归模型去进行预测，或者是拟合，可以先对不同因素进行时序预测，预测未来几年的数值，将其带入到回归或者拟合模型中，再预测床位数量。对于分类，简单方法是可以直接对不同地区床位与相关因素做一个权重分析，不同地区床位数量应该和相关因素的权重是不一样的根据不同地区权重最大的因素对养老床位的q需求进行分类。比如深圳的床位可能和人口数关联高，北京的床位可能和消费水平关联高，以此分类。
对于问题二，我个人认为是对问题一的模型结果进行近一步的分析，你可以根据第一题的预测和分类结果，对你分类的不同地区，床位数的发展进行陈述，比如深圳床位与人口数关联度大，呢么未来几年深圳的人口数还将进一步增加，呢么床位数的需求也将进一步增加，再加上深圳的经济发展水平较高，呢么其床位市场还有进一步的发展空间
对于问题三，n这个就需要搜集相关数据具体问题具体分析了，最好能构建床位数的消费模型，然后针对特定地区，分析该地区近几年的床位发展需求，与需要投入的资金，同时分析该地区政府的b财政报表，分析床位投入资金多大时，其投入资金n会影响社会i经济发展 ，以该红线为基准，再进一步分析每个床位 需要投入的人力和就业红利，最好找到 能够各因素之间的 函数 模型 ，以此来套用到不同 地区 ，当然还可 构建 规划模型’进行求解 。
对于问题四，总结上述结论，语文建模。
B题的思路就是这样，希望各位 建模er努力建模，争取拿奖，还有我最近比较忙，私信一般不回，见谅。