Analyse des données par réseau de neurones et modélisation mathématique pour les jeux Wordle

Wordle est un puzzle quotidien populaire dans le New York Times. Le problème 'Prédire les résultats de Wordle' lors du Concours Mathématique de Modélisation 2023 (MCM) s'est concentré sur le développement d'un modèle pour estimer le nombre de participants rapporté en mode difficile. Le modèle a pris en compte trois attributs : la fréquence des mots, la répétition des lettres et la fréquence des lettres. L'analyse a montré que ces attributs influençaient le nombre de participants rapporté. L'analyse de corrélation a révélé une forte relation entre le nombre de participants et la fréquence des mots ainsi que la répétition des lettres. Un modèle de série temporelle utilisant un réseau de neurones a été développé, utilisant la fréquence des mots et la fréquence des lettres comme entrées pour prédire les résultats rapportés. Le modèle a atteint une haute précision avec une valeur R² de 0,95. L'étude a découvert que le nombre de participants avait une relation linéaire avec le nombre de participants en mode difficile. La plupart des fréquences de mots dans les questions étaient inférieures à 0,0002.