新手必看，大学数学建模竞赛入门

大学数学建模竞赛入门教程（新手）

什么是数学建模？

数学建模就是用数学的方法解决实际问题，可以理解为“升级版的应用题”，与传统应用题不同，数学建模题目通常没有明确的条件和固定的答案，需要参赛者自行查找数据、建立模型、求解并验证结果。

传统应用题：已知速度v和时间t，求路程s（直接套公式s=vt）。
数学建模题：预测某城市未来10年的人口增长（需考虑出生率、死亡率、迁移率等，可能使用拟合、灰色预测或神经网络等方法）。

核心特点：

开放性：数据需自己查找,模型可自由选择。
实用性：解决实际问题（如交通拥堵、经济预测等）。
无标准答案：只要逻辑合理,结果均可接受。

数学建模竞赛简介

主要赛事

竞赛名称	时间	特点
全国大学生数学建模竞赛（国赛）	每年9月	国内含金量最高，三人组队，72小时限时。
美国大学生数学建模竞赛（美赛）	每年2月	国际认可度高，题目更开放，需英文论文。
全国研究生数学建模竞赛	每年10月	面向研究生，难度更高。
亚太地区大学生数学建模竞赛	每年11月	区域性赛事，适合亚洲学生。

新手建议：从国赛或美赛入手,熟悉流程后再尝试其他赛事。

团队分工与角色

数学建模是团队协作的比赛,通常分为三个角色：

角色	职责	技能要求
建模手	分析问题、建立数学模型、设计算法。	掌握常用模型（如线性规划、层次分析法）、具备快速学习新模型的能力。
编程手	实现算法、处理数据、绘制图表。	熟练使用Matlab/Python，掌握数据处理和可视化工具（如Excel、Origin）。
写作手	撰写论文、整合结果、排版美化。	熟悉学术写作规范，擅长逻辑表达，能将复杂模型通俗化。

新手注意：角色可灵活调整，但需确保每人都有明确任务，避免“划水”。

数学建模方法与工具

常用模型

模型名称	适用场景	特点
层次分析法（AHP）	多指标评价（如方案选择、资源分配）。	简单直观，但主观性较强。
线性规划（LP）	资源优化问题（如生产调度、运输规划）。	高中知识，可用Lingo软件求解。
灰色预测（GM）	数据量少、趋势预测（如人口增长、疫情发展）。	适合小样本，需至少4个数据点。
神经网络（NN）	复杂非线性关系（如图像识别、股票预测）。	需编程基础，推荐使用Matlab或Python。

学习建议：从简单模型（如AHP、线性规划）入手,逐步学习复杂模型。

必备工具

类别	工具名称	用途	推荐资源
论文写作	Word/LaTeX	撰写论文、公式编辑。	MathType（公式编辑器）、Grammarly（语法检查）。
编程与求解	Matlab/Python	算法实现、数据处理。	B站教程（如清风数模、华中科技大学公开课）。
数据可视化	Excel/Origin/Echarts	绘制图表、流程图。	Echarts（在线免费，适合新手）。
文献翻译	知云文献阅读器	中英文文献翻译、阅读。	Xtranslater（悬浮翻译，方便高效）。

数据查找与文献检索

数学建模的难点之一是数据获取,以下是常用数据源：

官方数据平台

名称	网址	特点
中国知网经济社会大数据研究平台	data.cnki.net	国内经济、社会数据。
联合国数据	data.un.org	全球统计资料（如人口、GDP）。
Kaggle数据集	kaggle.com/datasets	高质量机器学习数据集。

文献检索技巧

关键词搜索：用“数学建模+问题关键词”（如“数学建模交通拥堵”）。
谷歌学术镜像站：绕过学校限制,直接下载文献。
SCI-HUB：通过DOI号免费下载英文论文。

论文写作框架

一篇优秀的数学建模论文需包含以下模块：

| 部分 | 内容 | 注意事项 | |------|------|----------|| 问题概括、模型简介、关键结果、 | 简洁明了，突出创新点，字数控制在500字内。 | | 问题重述 | 用自己的语言描述题目。 | 避免直接复制，体现理解深度。 | | 模型假设 | 列出合理假设（如忽略次要因素）。 | 假设需与后续模型一致。 | | 符号说明 | 定义所有变量、参数。 | 按字母顺序排列，避免混淆。 | | 模型建立与求解 | 详细推导过程、算法实现。 | 公式需标注序号，图表需编号。 | | 结果分析 | 数据验证、敏感性分析。 | 用可视化图表（如折线图、柱状图）展示结果。 | | 附录 | 代码、数据、复杂推导。 | 代码需高亮（推荐网站：highlightcode.com）。 |

新手易错点：

忽略假设的合理性；
结果分析不足（如未讨论误差来源）；
图表粗糙（如坐标轴无标签）。

赛前准备与策略

学习计划

第一阶段：掌握基础模型（AHP、线性规划）和工具（Matlab基础、Excel作图）。
第二阶段：学习进阶模型（灰色预测、神经网络）,阅读近5年国赛优秀论文。
第三阶段：模拟实战（如参加深圳杯、中青杯）,熟悉72小时作息安排。

比赛策略

选题原则：选择数据易获取、模型熟悉的题目（如A题偏物理，B题偏数据）。
时间分配：
- 前6小时：选题、文献检索、模型初步设计。
- 中间30小时：编程求解、论文撰写。
- 最后36小时：检查漏洞、美化排版、提交前模拟答辩。
保命技巧：摘要和结果部分加粗显示，模型公式标注清晰,附录代码高亮。