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）

数学建模概述

什么是数学建模？

数学建模是利用数学工具解决实际问题的过程，本质上是高级应用题，与传统应用题不同，建模题目通常没有明确给定的条件和固定答案，需要参赛者自行查找数据、建立模型并求解。

案例1：预测北京市中心到某地的行车时间，需考虑堵车、限速、红绿灯等因素,自行查找相关数据。
案例2：计算银行存款5年后的本息，需预测未来利率,查阅历史数据进行估算。

数学建模的核心在于模型构建的逻辑性，而非结果的唯一性，只要模型合理，即使结果反常,也可能是有效答案。

数学建模竞赛类型

竞赛名称	主办方	特点
全国大学生数学建模竞赛（国赛）	中国工业与应用数学学会	国内含金量最高，题目贴近实际
美国大学生数学建模竞赛（美赛）	COMAP	国际认可度高，强调创新与英文论文
全国研究生数学建模竞赛	中国学位与研究生教育学会	面向研究生，难度较高
深圳杯数学建模挑战赛	深圳市科协	题目新颖，适合练手

注：优先选择国赛和美赛,其他比赛需核实组委会资质和学校认可情况。

数学建模基础方法

经典算法入门

以下是新手需掌握的核心方法： | 方法名称 | 适用场景 | 学习资源 | |----------|----------|----------| | 层次分析法（AHP） | 多指标评价问题（如方案优选、决策排序） | B站清风数模视频
《数学建模与应用》教材章节 | | 线性规划 | 资源优化分配问题（如生产调度、运输方案） | Matlab/Lingo软件实操
高中数学“不等式与线性规划”章节 | | 灰色预测 | 数据量少、趋势预测（如人口增长、销售预测） | Mpai软件实操
Excel插件演示 | | 拟合与插值 | 数据建模与函数逼近（如温度变化、经济曲线） | Matlab拟合工具箱
Python Scipy库 |

示例：预测天气温度时，可用灰色预测模型；优化物流路径时,可选线性规划。

工具与软件推荐

类别	工具名称	用途	学习建议
论文写作	Word/LaTeX	文字排版与公式编辑	掌握LaTeX基础语法（如\section、\begin{equation}）
数据处理	Excel/SPSS	数据分析与可视化	熟练使用Excel的“数据透视表”和SPSS的“回归分析”
编程实现	Matlab/Python	算法开发与模型求解	重点学习Matlab的`fmincon`（优化）、Python的`pandas`（数据处理）
作图工具	Origin/Echarts	绘制流程图、数据图	掌握Origin的“插值拟合”和Echarts的交互图表

技巧：使用Mpai软件（支持100+种数据分析方法）可快速生成模型结果,适合新手快速验证思路。

数学建模竞赛准备

团队分工与协作

建模手：负责模型构建与算法设计,需熟悉各类模型的应用场景。
编程手：实现算法并处理数据，需掌握Matlab/Python编程。
写作手：整理论文逻辑与排版,需熟练使用LaTeX或Word。

建议：赛前通过模拟赛磨合团队，明确分工边界（如建模手辅助数据处理，写作手参与模型验证）。

文献检索与资料收集

（1）数据来源

平台名称	特点	推荐场景
中国知网经济社会大数据研究平台	国内宏观经济数据	经济类题目
Kaggle数据集	机器学习与人工智能数据	预测类题目
联合国数据	国际统计信息	全球性问题（如气候变化）

（2）文献查询技巧

关键词组合：用“数学建模+问题关键词”（如“数学建模疫情传播”）缩小范围。
工具辅助：使用浏览器插件EasyScholar快速筛选高引用文献。

赛前训练计划

阶段	任务	资源推荐
基础学习（1-2周）	学习层次分析法、线性规划等基础模型掌握Matlab/Python基础语法	B站“清风数模”系列课程《数学建模及其基础知识详解》
模拟实战（3-4周）	完成5-10篇国赛/美赛真题使用Mpai软件验证模型结果	Mpai官网（免费试用）历年国赛优秀论文（知网下载）
冲刺提升（赛前1周）	优化论文模板练习英文摘要写作	LaTeX论文模板 Grammarly语法检查

数学建模论文写作

论文结构规范

模块	内容要求	注意事项
问题重述	用自己的语言概括题目	避免直接复制题目内容
模型假设	列出关键假设条件	假设需合理且便于后续推导
模型建立	详细推导公式与逻辑	公式编号需完整（如式(1)）
结果分析	数据图表与结论	图表需标注单位与来源
附录	代码与数据	代码需高亮处理（如用`highlightcode`网站生成）

常见错误规避

公式编辑：使用Mathtype或AxMath避免手写公式。
图表规范：坐标轴需标明单位（如“时间/小时”）,图题用中文描述。
参考文献：引用文献需严格标注（如[1]对应附录中的文献列表）。

竞赛注意事项

时间分配：
- 第一天：完成选题与模型初步构建（建议6小时内确定题目）。
- 第二天：编程实现与论文撰写（避免熬夜，保留体力）。
- 第三天：打磨论文与检查漏洞（重点检查数据单位、公式推导）。
查重与答辩：
- 国赛一等奖需答辩,需对模型细节了然于胸。
- 禁止抄袭代码或数据，可参考开源代码（如GitHub）但需注明。
心态调整：
- 接受“非唯一答案”,模型合理即可。
- 遇到难题时，优先搜索类似问题的解决方案（如ChatGPT辅助思路）。

学习资源推荐

类型	资源名称	链接/说明
书籍	《数学建模》（姜启源）	国内经典教材，涵盖基础模型
网课	清风数模（B站）	从入门到进阶的全流程讲解
软件	Mpai数据分析平台	在线实现100+种模型（免费试用）
社区	数学建模吧（贴吧）	历年真题讨论与经验分享