当前位置：网站首页 » 观点 » 内容详情

数学建模模型权威发布_数学建模的基本方法有哪些(2024年12月精准访谈)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：观点更新日期：2024-12-02

数学建模模型

美赛文科生逆袭攻略：从F到M的秘诀大家好！今天站在评委的角度，给大家分享一些关于美赛的干货，整理成思维导图的形式分享给大家哦！ 𐟔𔠩斥…ˆ，文科生必须掌握的建模模型！——评委：这篇文章模型很专业！对于文科生来说，组合评价模型是最好入门的一种数学建模模型。不仅可以在美赛中提供思路，还能为大二大三想要发文章的朋友们打下基础。我自己就是靠一篇组合评价的文章发表了本科第一批EI核心期刊。建议大家去研究一下苏为华老师的博士论文，内容非常实用！ 𐟓Š 其次是计量经济学的模型，线性回归现在已经出现在各省份高中数学教材里了，重要性不言而喻。大家可以看看伍德里奇的《计量经济学导论》和李子奈的《计量经济学》，伍德里奇是计量经济学大师，教材内容非常通俗易懂。 𐟓 写作是体现文科生优势的重要方面——评委：这篇文章语言很地道！良好的赛前模拟不仅能形成一份模板，还能在团队磨合上起到很大作用，更好把握比赛节奏。要学会合理运用学术工具，以文章翻译为例，先写中文稿，然后在每一章节完成后，将一段一段的中文稿导入DeepL进行翻译，然后通读去润色，而不是一股脑的整篇文章翻译。 𐟟蠦€Ž样锦上添花，是M到F的关键——评委：这篇文章思路很清晰！用思维导图的形式将研究思路清晰呈现——X-mind，PPT。用各种图形的风格将文章数据多样展示——EXCEL。用艺术生的专业力将文章语言立体化，我听说过有队伍有一年画了一条精致的龙拿了F哈哈哈！ 𐟓’ 总之，针对题目阅读模仿优秀的美赛作品是第一步，同时专注与自己的专业优势去体现自己的差异是F奖必不可少滴！

如何在一个月内拿下美赛M奖？嘿，建模小白们！如果你是那种对数学建模一窍不通的人，别担心，我来给你支几招，帮你一个月内搞定美赛M奖。虽然这听起来有点疯狂，但也不是不可能。论文手：提升英语和数学能力 𐟓š 首先，你得提升自己的英语水平，尤其是语法。毕竟，论文可是要用英语写的。你可以每天花点时间读读英语文章，或者看看《经济学人》之类的杂志。接下来，精读往年的O奖、F奖论文，学习他们的写作风格和论文思路。你会发现，这些论文不仅文笔好，思路也很清晰。最后，学习一下排版和Latex。这些看似不起眼的小技巧，在论文写作中可是大有用处。排版整齐、格式规范，能大大提升论文的专业度。建模手：多看优秀论文 𐟓ˆ 建模手是数学建模中的关键人物，负责确定做题思路、建立模型以及把握比赛进度。要想提高建模能力，你需要多看优秀论文。阅读往年的数学建模优秀论文，了解数学建模的思路和方法，学习别人的建模技巧和经验。此外，整理一套属于自己的模型库也很重要。数学建模中常用的模型有很多，比如线性规划、动态规划、灰色预测、神经网络、元胞自动机等等。你可以根据自己的题目类型，整理一套包括模型原理、适用范围、求解方法、优缺点等的模型库。这样在比赛中就能快速选用合适的模型，而不是临时去查找和学习。编程手：掌握编程语言和软件 𐟒𛊧𜖧苦‰‹需要掌握一些编程语言和软件，以及一些数据结构和算法，来实现建模手的思路和模型，并输出结果和图表。一般来说，数学建模比赛中最常用的编程语言是Matlab。它有强大的数学计算和作图功能，以及丰富的工具箱和函数。你需要学习Matlab的基本语法，以及如何解各种方程、做插值拟合、优化求解、画图等。可以参考一些网上的视频教程和书籍。实战练习和复现是提高编程能力的最好方法。可以参考一些往年的数学建模题目和优秀论文，看懂别人的思路和代码，并尝试自己动手复现或改进。最后的小建议 ✨ 为了方便大家更好地准备，我为大家准备了一些历届作品和建模课程资料。如果你有任何问题或意见，欢迎在评论区发表哦！码字不易，希望亲们可以点赞关注呀！我会继续分享更多干货！𐟘š 祝大家好运！𐟚€

数学建模国赛必备模型清单，拿奖就靠它！数学建模国赛即将拉开帷幕，是时候拿出你的看家本领了！𐟓ˆ𐟓Š 为了帮助你在比赛中脱颖而出，我整理了一些常用的数学模型，供你参考。无论你是新手还是老手，这些模型都能为你提供宝贵的思路。评价模型 𐟌Ÿ 评价模型是数学建模的基础，通过对问题的特点和需求进行分析，设计合适的评价标准和指标，对不同方案或模型的性能进行评估和比较。常见的评价模型包括层次分析法、模糊综合评价、熵值法、TOPSIS法、数据包络分析、秩和比法等。分类模型 𐟓š 分类模型是根据已知的分类标号将输入的数据集建立分类的数据挖掘方法。目标是将数据的每个个案都尽可能准确地预测到一个目标分类中。典型的分类模型包括K-means聚类、Fisher判别分析、二元logistic回归、决策树、随机森林、神经网络分类、K近邻算法等。预测模型 𐟔Ω𕋦补ž‹可以根据给定的数据集或者特定规律，构建合适的数学模型，进行未来趋势预测。常用的预测模型算法有ARIMA预测、指数平滑法、灰色预测模型、马尔科夫预测、机器学习等。优化模型 𐟏† 优化模型旨在找到使某个目标函数取得最大或最小值的最优解。适用于求解最佳决策、资源分配、排产安排等问题。常见的优化方法包括线性规划、非线性规划、整数规划、多目标规划、动态规划等。历年真题与优秀文章 𐟓‘ 如果你没有参赛经验，不妨先看看历年的赛题和优秀文章，这能为你提供一些思路和参考。通过参与竞赛，你可以挑战自己，拓展数学思维和解决问题的能力，同时学习到如何与团队合作，如何有效地沟通和协作，如何克服困难和解决问题。最后，记得参考一些历年真题和优秀案例，这些内容都能为你提供思路和灵感。希望你能在比赛中取得好成绩，加油！𐟒ꀀ

数学建模比赛心得：11次参赛的总结我参加了国赛、美赛、电工杯、mathorcup、认证杯、亚太杯和华为杯等各种数学建模比赛，总共打了11次。以下是我积累的一些经验，希望对大家有帮助。比赛含金量 𐟌Ÿ 华为杯、国赛和美赛的含金量最高，而mathorcup和电工杯也不错。不过，有些学校只认可国赛，所以参赛前要了解自己学校的认可度。比赛时间每年略有不同，具体时间可以参考图2。比赛分工 𐟑劦�𜏦𕛥ꦜ‰三四天时间，所以明确分工非常重要。一般分为以下三部分：论文写作手提前准备好模板：可以选择latex或者Word。用latex要精通，否则容易出错；用Word要学好排版。建议赛前先了解论文要求，再把论文框架写出来形成模板。学会画图和三线表：让论文更加美观。一般用Excel、tableau画数据分析图，PPT对图片进行后期加工，亿图画流程图和各种精美图，AxGlyph画物理模型图。阿里巴巴矢量图标库（网站）可以搜索到各种图案。多看近几年的优秀论文：借鉴学习优秀论文，重点是学会写摘要，基本了解各种数学模型。数学建模手熟悉并会运用各种模型：重点了解模型的数学原理，实际运用时对模型进行改进和创新，会让评委眼前一亮！学画图和数据处理：实际打比赛时，基本工作都是交叉的，特别是建模手需要写建模的思路和步骤，也可能需要帮编程手处理数据。算法编程手熟悉MATLAB或者Python：熟悉数据处理，比赛前先跑好每个模型对应的代码，方便比赛时进行修改。熟悉各种算法：比如常见的蚂蚁算法等，在建好模型时能用算法解决或改进模型，会加分。找优秀论文 𐟓š 中国大学生在线网：可以下载华为杯优秀论文。各种公主号：可以下载各种类型论文。找数据找资料 𐟌 知网、sci-hub：找各种资料和数据。国家统计局、全球数据库CEIC：找数据和资料。数学模型学习 𐟓– 《数学建模算法与应用》-司守奎《数学模型》-姜启源：学习各种数学模型。 CSDN、bilibili：看各种教程和视频。希望这些经验对大家有帮助，祝大家在数学建模比赛中取得好成绩！

数学建模：探索现实世界的数字奥秘 𐟌 数学建模，简单来说，就是用数学的方法来解决现实世界中的问题。它涵盖了工程、物理、经济、生物等多个领域。通过数学建模，我们可以预测未来的趋势，优化决策，甚至设计全新的系统或产品。数学建模的核心在于理解复杂的问题，并找到最佳的解决方案。数学模型的多样性 𐟌ˆ 数学模型可以根据不同的分类方式进行划分：按所使用的数学知识分类：初等模型、几何模型、微积分模型、微分方程模型、图论模型、概率统计模型、规则论模型等。按所解决的问题领域分类：物理模型（如自然科学领域的问题）、非物理模型（如经济模型、交通模型、人口模型、生态模型、环境模型、医学模型、社会学模型）。按建模目的分类：描述模型、分析模型、预报模型、优化模型、决策模型、控制模型等。按模型的表现特性分类：确定模型、随机模型、静态模型、动态模型、离散模型、连续模型。数学建模国赛的魅力 𐟌Ÿ 数学建模国赛，由中国工业与应用数学学会主办，每年一届，是高校学科竞赛排行榜中的一员。自1992年创办以来，吸引了全国及美国和新加坡的众多高校参赛。2018年，来自1449所院校的42128队（本科38573队、专科3555队）超过12万人报名参赛，竞争激烈。数学建模的全过程 𐟧銦•𐥭楻𚦨᧚„过程可以分为以下几个步骤：表述现实世界的问题，提取现实对象的信息。将实际问题“翻译”成数学语言，构建数学模型。选择适当的数学方法，求得数学模型的解答。将数学模型的解答“翻译”回实际对象，进行解释和验证。模型的多样性 𐟓š 数学模型有多种类型，包括直观模型、具体模型、物理模型、思维模型、符号模型、抽象模型、数式模型和图形模型等。每种模型都有其独特的应用场景和解决方法。总结 𐟓 数学建模不仅仅是数学的应用，更是理解和解决现实问题的有力工具。通过数学建模，我们可以更好地预测未来，优化决策，设计新的系统或产品。如果你对数学和实际问题感兴趣，不妨尝试参与数学建模竞赛，体验数学的魅力。

华为杯数学建模竞赛攻略：从零到一等奖嘿，大家好！今天我想和大家分享一下我们之前参加华为杯研究生数学建模竞赛的一些心得和经验。我们当时可是凭借这份资料拿到了一等奖哦！这份资料包括了历年的优秀获奖作品、绘图作图教程、数学建模教材以及各种模型算法代码。特别值得一提的是，这些模型算法代码都是基于Python和Matlab的，我们已经调试好了，直接代入数据就能运行，省去了重新编程的麻烦。而且，我们还把所有算法模型按照题型分类了，比如评价类、预测类、控制类、优化类等等，这样比赛的时候就能快速找到需要的模型，节省时间提高效率！赛前准备队友分工很多人都说三名队友分别负责建模、编程和论文写作。其实，只要不是冲击数模之星，队内一人带队，负责建模编程，一人负责写论文，第三名队友可以帮忙做一些杂活儿。特别是一些想要精进自己算法编程能力的同学，可以尝试自己带队。学习方向我是统计专业的，所以在准备之前就重点研究了大数据分析题（也就是去年E题那种类型）。特别推荐统计相关专业的同学自己带队，重点准备这种类型的题目。主要的方法包括相关系数、数据异常处理等统计相关的知识，分类、预测（随机森林、BP神经网络等）算法，还有简单规划类问题。像有些算法原理实在搞不懂，会应用就行。我暑期主要是跟着小破站的up主学习的，并参照他们的方法，对照往年的题目和优秀论文，将常见方法代码准备好，比如相关系数矩阵、各种机器学习方法的预测者和真实值得对比图、混淆矩阵，还有一些看起来比较高级的图。工具选择我主要用到的工具是Python和Matlab。Matlab之前没怎么用过，在小破站上看了个一小时入门教程就开始上手使用了。队内的论文手用PPT画了不少好看的图。这些比较格式化的东西（代码和图）我们都会保存下来，在比赛时在里面换数据就行。以赛代练赛氪网上有很多建模类比赛，可以以赛代练。不少学校组织了暑期培训，但不太建议参加，因为各个队伍的基础和目标相差较大。希望这些经验能对大家有所帮助！祝大家在数学建模竞赛中取得好成绩！𐟓ˆ

数学建模国赛ABC题特点与难度解析 𐟌ŸA题𐟌Ÿ 1️⃣ A题通常涉及物理或工程领域，需要运用微分方程和偏微分方程模型，对微分方程的数值解有较高要求。 2️⃣ 评判标准不仅关注模型的精确性，还重视模型的可靠性。 3️⃣ A题通常需要阅读相关文献，运用优化模型进行分析和建模，选择的人数相对较少。 𐟌B题𐟌 1️⃣ 由于近两年的改革，B题的形式有所变化，19年为物理类，20年为运筹优化类。 2️⃣ 没有标准答案区间，评判主要依据论文使用的数学模型和算法，越契合和详尽越好。 3️⃣ 建议有一定优化和运筹基础的同学选择B题。 𐟓ŠC题𐟓Š 1️⃣ C题偏向统计、经济和数据分析，一般没有最优解，结果合理即可。 2️⃣ 赛题开放易读懂，获奖相对容易，但要写出色较为困难，选择的人数最多。 3️⃣ 数据可能未给出，需要自行查找，或者数据量非常大。通过以上介绍，希望能帮助你更好地了解数学建模国赛的ABC题方向，做出最适合自己的选择！𐟓ˆ𐟓Š𐟔

华为杯数学建模竞赛获奖秘籍𐟏† 想要在华为杯研究生数学建模竞赛中脱颖而出？这里有一些实用的获奖秘诀，赶紧收藏起来吧！𐟓ˆ 𐟒ᠩ€‰题策略是关键：选择一个你擅长的领域或者你有强烈想法的题目，避免太热门或过于冷门的题目。找准切入点，才能在众多参赛队伍中脱颖而出！𐟎𐟒ᠦ补ž‹创新至关重要：想拿奖，光靠常规模型不够，评委想看到的是你解决问题的创新思维！在标准模型基础上，加入自己的优化或独特想法，哪怕是小小的创新，都能加分！𐟒ኊ𐟒ᠥ›⩘Ÿ配合流畅高效：数模比赛中，团队协作非常重要！每个队员的角色分工要明确，确保建模、编程和论文写作都有人主力负责，沟通到位才能在有限时间内高效完成比赛任务。𐟤 𐟒ᠨ–‡写作重中之重：再好的模型没有清晰的表述，奖项可能也跟你无缘。论文是你展现结果的唯一窗口，一定要保证逻辑清晰、结论明确，并且图表、数据分析要充分展现出来。评委看的是论文而不是代码！𐟓 𐟒ᠦ前多刷题练习：往年的赛题绝对是你最好的练兵场！通过刷题可以了解题型和比赛风格，积累经验，同时也能练习团队配合的默契度。比赛时间有限，提前训练非常必要！𐟓š 𐟒ᠥ……分利用工具：MATLAB、Python、R语言等是建模的常用工具，务必要熟练掌握。特别是MATLAB强大的数据分析和可视化功能，能让你的模型和数据呈现更有说服力！𐟒𛊊𐟒ᠥ🃦€调整：比赛时的心态很重要！保持冷静，不要因为时间紧张而慌乱。按照既定分工稳步推进，团队配合默契，最后的结果往往比你想象的更好！𐟒ꊊ掌握了这些方法，你离大奖也就不远了！最后几天，赶紧跟队友冲刺吧！如果你觉得这些方法对你有帮助，记得收藏起来哦！✨

2024高教杯数学建模国赛评分标准详解距离2024年高教杯数学建模国赛还有一个多月的时间，今天为大家带来详细的评分标准，希望对你有所帮助！如果你打算参加比赛，但不知道如何准备，没有相关经验，可以先看看往届的优秀作品，了解别人的思路和方法。学长还整理了历年真题，可以分享给大家。 𐟓Š 评分标准概览模型构建：考察参赛者是否能够根据问题背景，合理构建数学模型。模型求解：评估参赛者是否能够正确、高效地求解模型。模型验证：检查参赛者是否对模型进行了充分的验证，包括理论验证和实际验证。论文撰写：考察参赛者的论文写作水平，是否清晰、有条理地阐述问题和解决方案。创新性与实用性：鼓励参赛者在模型构建和求解过程中展示创新性和实用性。 𐟓š 历年真题与优秀作品学长整理了历年高教杯数学建模国赛的真题，可以分享给大家，帮助你熟悉比赛形式和难度。同时，通过分析往届优秀作品，你可以了解如何更好地组织论文结构和内容。 𐟒ᠥ‡†备建议提前准备：提前了解比赛规则和评分标准，制定详细的备考计划。多实践：通过做历年真题和模拟题，熟悉比赛流程和题型。团队协作：寻找志同道合的伙伴，共同研究和解决问题。希望这些信息能帮助你更好地准备高教杯数学建模国赛，取得优异成绩！

数学建模论文：高温作业服装设计全解析 𐟔堩똦𘩤𝜤𘚤𘓧”覜装设计 𐟔劊在高温环境下工作，设计一款能有效保护工作人员的专用服装至关重要。这款服装通常由多层织物材料构成，包括与外界环境接触的外层、与皮肤之间存在空隙的中层以及内层的空气层。为了设计这款服装，我们需要建立一个数学模型来预测体内温度控制在37Ⰳ的假人在实验室高温环境中的皮肤外侧温度变化情况。问题一分析 𐟧 问题一要求我们建立基于热传导方程的温度分布模型。这个模型需要考虑到不同介质层在不同时刻的温度变化。我们首先利用傅里叶定律和能量守恒定律推导出热传导方程。然后，我们将四个介质层视为两个新的介质层，基于临界处温度与热流量密度相同进行二层耦合。最后，将二层耦合推广到四层耦合，建立基于热传导方程的温度分布模型。模型的求解采用隐式向后有限差分近似对方程进行离散化处理，得到时间与空间维度下的温度分布情况。问题二分析 𐟧ꊊ问题二是一个最优化问题，目标是确定II层介质的最优厚度。我们首先从服装成本与穿着舒适度两个方面讨论“最优”标准的制定，确定优化问题的目标为I层介质厚度最小。然后，结合问题一建立的基于热传导方程的温度分布模型，确定最优化问题的约束条件，从而建立I层最优厚度的单目标优化模型。模型的求解利用循环遍历的变步长枚举法，对层介质的所有可能厚度进行遍历，求出满足约束条件的最小厚度。问题三分析 𐟌᯸ 问题三是一个多目标的优化问题，目标是确定I和IV两层的最优厚度。我们首先从服装成本与穿着舒适度两个方面考虑，分别制定出不同方面下的“最优”厚度标准，确定多目标优化问题的两个不同的目标。然后，利用循环遍历的变步长枚举法，借助matlab对I和IV介质厚度同时进行双重循环遍历，搜寻服装成本最低和穿着舒适度最高这两个目标下的最优厚度。模型评价 𐟌Ÿ 模型的优点 𐟎‰ 根据不同介质的物理性质建立热传导方程，考虑导热临界面上热流量密度与温度相同，提出了多层介质的耦合处理方法，模型创新性好。问题一中的转化系数h的确定和问题二、三中的介质最优厚度的求解均采用变步长多次枚举法遍历求得，模型求解速度快，精度高。利用隐式向后差分格式对连续的模型进行离散化处理从而进行数值求解，离散格式无条件稳定,求解精度较好。模型的缺点 𐟘“ 问题三模型求解时，为获得较高精度，采用极小步长遍历搜寻最优解，容易导致程序运行缓慢。模型的改进方案 𐟒እœ觬줸€问，基于热传导方程的温度分布模型的求解过程中，可以用C-N格式（Crank-Nicolson差分格式）代替隐式向后差分格式，获得截断误差更小的数值解。通过这些分析和建模，我们希望能够为高温作业服装的设计提供有力的数学支持，确保工作人员的安全和舒适。