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

（一）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，将现实问题转化为数学模型，通过求解和验证得到解决方案，预测天气变化、优化交通流量等都涉及数学建模。

（二）数学建模的重要性

培养综合能力：提升数学应用、问题分析、编程和论文写作能力。
提升学术竞争力：在保研、奖学金评定中具有优势。
实践应用价值：解决实际问题,为科研和工业界提供参考。

（三）常见竞赛类型

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	国内最具权威性
美国大学生数学建模竞赛（美赛）	每年2月	国际影响力大，题目开放性强
全国研究生数学建模竞赛	每年10月	面向研究生群体

数学建模基础准备

（一）团队分工与协作

建模手：负责模型构建、算法设计。
编程手：实现算法、数据处理。
写作手：撰写论文、排版与绘图。

（二）必备软件工具

类别	软件	用途
论文写作	Word/LaTeX	论文排版与编辑
公式编辑	Mathtype/Mathpix	数学公式输入与识别
编程	Matlab/Python	算法实现与数据处理
作图	Excel/Origin	数据可视化与图表制作

（三）数据与文献查找

数据来源：
- CNKI经济社会大数据平台（data.cnki.net）
- 联合国数据（data.un.org）
- Kaggle数据集（kaggle.com/datasets）
文献检索：
- 知网、百度学术、谷歌学术镜像站
- SCI-HUB（免费下载英文文献）

数学建模方法与模型

（一）常用算法

层次分析法（AHP）：适用于多目标决策问题,通过主观权重分配进行评价。
线性规划（LP）：解决资源优化问题，如生产调度、运输规划。
灰色预测（GM）：适用于小样本数据预测，如人口增长、经济趋势。
神经网络（NN）：处理复杂非线性关系，如图像识别、时间序列预测。

（二）模型选择原则

明确问题类型：分类、预测、优化还是决策？
数据驱动：根据数据量和质量选择合适的模型。
简单优先：在保证精度的前提下,选择更简单的模型。

（三）模型构建步骤

问题分析：理解题意,明确目标。
假设简化：忽略次要因素,简化问题。
模型建立：选择数学工具（方程、函数、算法）。
求解验证：通过计算或软件求解,并与实际数据对比。
结果分析：解释模型输出,评估合理性。

数学建模论文写作

（一）论文结构

| 部分 | 内容 | 注意事项 | | --- | --- | --- || 研究背景、方法、结果、| 简洁明了，突出创新点 | | 问题重述 | 复述题目要求 | 避免直接复制，用自己的语言概括 | | 模型假设 | 列出关键假设 | 合理性需说明 | | 模型建立 | 详细推导过程 | 逻辑清晰，公式编号规范 | | 结果分析 | 数据图表、敏感性分析 | 可视化展示，对比不同方案 | | 附录 | 代码、数据来源 | 代码需标注注释 |

（二）写作技巧

语言规范：使用学术语言,避免口语化表达。
图表美化：流程图用Visio/亿图，数据图用Origin/Excel。
公式编辑：用Mathtype或LaTeX编写,确保排版整齐。

（三）常见问题冗长**：控制在一页内，重点突出。

模型脱离实际：假设需合理,结果需验证。
参考文献缺失：引用他人模型需标注出处。

赛前备赛建议

（一）学习资源推荐

书籍：姜启源《数学建模》、卓金武《MATLAB在数学建模中的应用》。
网课：B站“清风数模”系列（涵盖基础算法与实战案例）。
论文：研读近5年国赛、美赛优秀论文,学习结构与思路。

（二）实战训练计划

阶段	任务	目标
1-2周	学习基础模型（LP、AHP）	掌握核心算法原理
3-4周	模拟赛题练习	熟悉解题流程，提升团队协作
5-6周	优化论文写作	精炼语言，规范格式