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简单的数学建模论文直播_数学建模实例100例(2024年12月全新视觉)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

简单的数学建模论文

五天速战华为杯国二！华为杯数学建模竞赛还是有相当分量的，拿到国二及以上奖项可以免去华为面试的初试环节。今天，我就来分享一下如何在五天内准备“华为杯”数学建模国二的经验。代码储备：熟练度是关键 𐟒𛊩斥…ˆ，代码储备是最重要的！数学建模竞赛和高考一样，时间紧迫，需要快速解题。这就要求你的代码熟练度非常高，达到“一眼看穿”的程度。也就是说，拿到题目后，你能迅速找到相关的代码进行修改。如果等到比赛时才去从零开始敲代码，时间肯定不够用。题目完整度是评分的关键，没做完的题目即使再好也很难拿到高分。分析套路：往年的优秀作品是宝藏 𐟓š 其次，要有自己的分析套路。这些套路可以从代码储备中获取，也可以通过研究往年的优秀作品来获得。往年的优秀论文是前人的智慧结晶，看看他们的行文结构、分析步骤和建模方法，这些都是可以借鉴的。甚至可以在赛前就开始写论文，提前准备好。编程手也要看论文：多学多看 𐟓– 作为编程手，你必须是全能的。虽然你不一定擅长latex格式和论文细节，但一定要读往届的优秀论文。很多简单有效的方法，你一学就会，但你不读论文就根本想不到这些方法。思路严谨、逻辑严密：增强行文逻辑性 𐟧 最后，数学建模非常讲究思路严谨和逻辑严密。增强行文逻辑性的东西包括数学方法、论文文献和自己的假设。数学方法包括定理、公理、法则、推论和算法等，能用就用。希望这些经验能帮到正在准备“华为杯”数学建模国二的你！祝大家都能取得好成绩！

数学建模论文降重六大妙招，轻松搞定！写数学建模论文时，降重是个头疼的问题。别担心，我来给你支几招，保证你轻松搞定！长短句切换 𐟓 在参考别人的文献时，千万别直接复制粘贴。试试“增、删”法，把别人的句子改成自己的。如果原文是短句，加点修饰语拉长；如果是长句，保留重点，缩短。这样改出来的句子，查重软件也拿你没办法。语序颠倒 𐟔„ 这个方法特别适合那些没学好“把字句”“被字句”的小学生。其实在写论文时，这个方法也很管用！比如，把“苹果被小红吃了”改成“小红吃了苹果”，虽然意思没变，但查重软件可能会认为这是两句话。改词换句 𐟓 这个方法简单粗暴，打开你的新华词典，查一查近义词、反义词。比如，把“美丽”换成“漂亮”，把“重要”换成“关键”。虽然看起来不起眼，但效果杠杠的！中英文翻译 𐟌 这个方法虽然有点“奇葩”，但效果最好。不过要慎用，不然很容易露馅。比如，把“苹果”翻译成“apple”，再把“apple”翻译回“苹果”，虽然看起来像两句话，但查重软件可不会这么认为。图片表格转换法 𐟓Š 这个方法特别适合数学建模论文。知网等查重软件查不了图片，所以你可以把一些文字改成图表，然后以图片的形式插入。不过要注意，不要直接截图整段文字，这样很容易被抓住。改变参数或变量符号 𐟔⊦•𐥭楻𚦨ᨮ𚦖‡里有很多数学符号，所以在参考别人的论文时，最好换个参数符号。比如，把“x”换成“y”，把“a”换成“b”。这样改出来的句子，查重软件也会认为这是两句话。总之，写数学建模论文时，降重是个技术活，但只要掌握了这些方法，你就能轻松搞定！希望这些小技巧对你有帮助，祝你论文顺利通过！

如何写出一篇数学建模国赛获奖论文？写好数学建模论文可不是一件容易的事，尤其是要拿到国奖。下面我来分享一些心得，希望能帮到你们。摘要 𐟓Š 摘要部分一定要写好，主要包含三个方面：你解决了什么问题（一句话概括）你用了什么方法（不能太笼统，也不能太复杂）你得到了什么结果（简明扼要，公式要简单，必要时可以用小图表）问题重述 𐟓 问题重述和摘要差不多，也是三个关键点：你解决了什么问题（一句话）你用了什么方法（不能太笼统，也不能太复杂）你得到了什么结果（简明扼要，公式要简单，必要时可以用小图表）假设 𐟧‡设是论文的关键一步，需要下大功夫。假设要简明扼要、准确清楚。假设太多会让阅卷老师记不住，一般3~5条就够了。重要的假设要数学化，重视逻辑性，设计好符号，让人看起来清晰。建模 𐟛 ️ 建模部分要说明思路，简单的事情往往最重要。刚开始的原始想法也很重要。推导时，公式如果太长可以放在附录中。一般要求设计2~3个模型，一个简单的，再对模型进行改进，这样会更生动。求解 𐟔 模型求解要注意以下几点：模型的定性：线性或非线性；连续、离散或混合；时变或非时变。模型求解：利用现成的软件或者自己解出来，实际意义更清楚。讨论优缺点：优点要突出，缺点不回避。改变原题要求、重新建模可以在此进行。推广或改进方向时，不要玩弄新数学术语，提出一些新的思路，使问题更精确、也使模型得到进一步优化。模型改进 𐟓ˆ 最后是模型改进部分，参考文献格式要统一、规范。附录可以列出详细的结果和数据表格，但不要出错。主要结果数据应在正文中列出，不怕重复。检查答卷的主要三点：模型的正确性、合理性和创新性；结果的正确性和合理性；文字表述清晰、分析精辟、摘要精彩。总结 𐟓 写好数学建模论文需要花很多时间和精力，但只要按照这些步骤来，相信你们一定能写出一篇优秀的论文！如果有关于数学建模国赛的问题，大家可以私聊我或者留言哦！

数学建模美赛O奖得主的全攻略！嘿，大家好！今天我想和大家分享一下关于如何准备数学建模美赛的经验，特别是如何拿到O奖。作为一个过来人，我觉得有些东西还是值得分享的。数学建模方法及流程图 𐟓Š 首先，数学建模的过程其实很简单：分析实际问题、建立数学模型、求解模型、与实际相对照，最后提交论文。听起来是不是很简单？但实际操作起来可是需要不少技巧的。组队与分工 𐟑劧𛄩˜Ÿ是关键！每个人的分工要明确：建模：负责查看文献，掌握常用数学模型并能灵活运用，把实际问题转化为数学模型。编程：会用Matlab、Python、SPSS、Excel等工具，负责数据处理、画图和做表。写作：负责论文排版，使用Latex或Word，同时要有很好的英文能力和作图能力。比赛时间安排 ⏰ 比赛时间安排也很重要：第一天：拿到题目后马上开始搜集资料、讨论选题，半天（或多一些）时间确定题目。第二天：开始搭建模型，同时进行编程，写作的同学可以着手开始部分内容撰写。第三天：继续构建模型，进入末尾阶段。编程同学配合建模同学全力出结果，写作同学不断更新论文。第四天：所有队员全力配合写作队员进行收尾工作，完成论文的各个部分，尤其是摘要！美赛题目分析 𐟓š MCM（本科生组）： A题：连续型题目； B题：离散型题目； C题：数据处理题。离散和连续主要是针对题目变量，与解题联系不大。A题和B题会相对灵活，需要一定的脑洞；A题可能会涉及到微分方程、物理学、预测和评价模型；B题可能会涉及到数学规划问题、图论、统计学。C题是对大量数据进行处理，可能会涉及到机器学习、分类模型、预测以及评价模型；21年美赛的C题，数据是提前给了的，需要大家注意！ ICM（研究生组）： D题：网络科学题目； B题：环境科学题目； C题：政策题。 D题可能会涉及到优化、图论、分类判别、关联分析以及一定量的数据处理；E题可能会涉及到综合评价、预测、分类判别等，重点偏向于指标的评估；F题可能会涉及到优化、评价分析、预测以及一定的人文。DEF题相对容易，往年来看选择的人会相对较多。美赛论文结构 𐟓 最后，我们来聊聊论文结构：标题：概括全文；吸引读者；多用名词词组或动名词。摘要：概括全文的缩影；传递信息；综述论文的主要内容、要旨、重点。关键词：涉及领域、模型名字、方法名字。引言：引入主题内容；限定研讨范围；说明论文目的；交代写作安排。模型假设：目的不仅是为了使模型简单，更是有了这些假设更能体现出事物的本质联系。模型建立：对模型作充分的解释。模型求解：主要描述求解的算法、结果；算法描述可用流程图、伪代码等；结论展示多用图表。结果：浓缩观察的事实；归纳实验的发现；分析研究的结果。模型优缺点：分析建立模型有那些优缺点。参考文献：按照参考文献格式撰写。希望这些经验对大家有帮助！如果有更多问题，欢迎留言讨论哦！祝大家在美赛中取得好成绩！𐟎‰

2023国赛数学建模赛前必知小贴士！嘿，准备参加2023年国赛数学建模的小伙伴们，这里有一些赛前必知的小贴士，希望能帮到你们！𐟓š 数据预处理：别忽视这一步！𐟔 不管题目中给的数据是否已经处理过，国赛数学建模都要求你在文章中加上数据预处理的步骤。缺失值通常用各种插值方法处理，具体方法要根据数据类型来选择。异常值检验最常用的方法是3sigma（数据需符合正态分布）和箱线图，检验后选择替换或删除。处理完异常值后，要进行数据标准化，有些还需要正向化，目的是消除不同指标的量纲影响，将其缩小到一个区间范围内。常用的标准化方法有min-max、z-score和maxabs等。论文排版：Word还是LaTeX？𐟖‹️ 初学者可以选择Word，操作简单，图标清晰，但需要自己进行排版。公式的输入可以使用内置的公式编辑器或者Mathtype，设置编号有点麻烦。LaTeX生成的论文内容美观，不需要给图表编号，不用设置行间距等，但需要一定的代码基础，插入图表和调整图表会麻烦一点。总结一下：新手或者写论文时间不够，可视化较多使用Word；时间充裕，需要插入大量公式，以及追求论文美观程度使用LaTeX。代码套用：灵活运用而不是死记硬背𐟒𛊥𞈥䚧𓕤𘍨ƒ𝧛𔦎奥—用代码，需要修改优化。能套用的要根据题目所使用的模型，更改数据和变量等。完全不懂代码的，只能等到时候现场学习了。速成所有算法：不存在的艺术𐟎芦•𐥭楻𚦨᥾ˆ多算法需要掌握基本原理，不然根本不会用。好在国赛只涉及到一些常用的算法，我们只需要掌握这些常用算法的基本用法即可。国赛期间本就是边学边做的过程。绘图软件：选择适合自己的工具𐟓Š Matlab和Python的绘图功能都很强大，Python的部分可视化更美观一点。当然还有一些简单的工具如Tableau和WPS，SPSS也能做数据分析和可视化图，操作简单无需代码。选题建议：如何选题？𐟎☧›𚦝奐Ž，会给大家提供选题建议以及题目难度划分。新手一般都是优先选择BC题，专业对口可以考虑A题。先看一下有没有思路，有思路的话再确定模型，以及自己是否会使用这个模型，不会就直接现学。希望这些小贴士能帮到你们，祝大家在国赛中取得好成绩！𐟒ꀀ

代码降重四大妙招，轻松搞定！ 𐟌Ÿ 改变变量名称想要降低代码的重复率？试试改变变量名称吧！用(Ctrl+F)快速搜索并替换，把变量的名字改成全称或者简称，简单又有效。 𐟓ˆ 利用公式编辑器想要更快捷？试试用公式编辑器把重复率高的部分换成公式，或者插入文本框。虽然这招简单快捷，但还是要鼓励大家用自己的想法来写文章哦！ 𐟓Š 做成表格把你的数据或者其他罗列内容转换成表格形式，这样能有效避免查重。对于论文写作，最好的办法还是读懂其他人的论文后，结合自己的实际，按照自己的思路重新复述一遍。 𐟒ᠥˆ›新思路数学建模竞赛时间紧任务重，降重难免会遇到难题。但无论如何，还是希望大家能保持创新，写出自己的独特见解。

数学建模通关指南：从零开始到获奖论文很多同学第一次参加数学建模比赛，可能会觉得非常复杂，但其实并没有你想象的那么难！简单来说，数学建模就是用数学方法来解决现实生活中的问题。比赛的基本流程是：三人以内的队伍在有限的时间内，从多个题目中选择一个，完成从模型建立到求解再到验证和论文撰写的全部工作。三人分组的分配机制 𐟑劧𜖧苦‰‹：负责队内的模型计算和编程。建模手：负责构建模型和数学公式编辑。论文人员：负责整篇论文的书写和叙述。数学建模四部曲 𐟎️⃣ 明确问题 𐟧 问题定义：确定目标并给出目标的量化方式。目标拆解：将问题拆分成多个阶段或子问题。简化问题：抓住问题的主要矛盾，进行合理假设。明确变量：确定所有需要求解的变量。问题分析：将实际问题转化为数学问题。 2️⃣ 构建数学模型 𐟓ˆ 问题调研：查阅资料，了解问题的处理方法。选择基础模型：选择合适的数学模型。模型推导：将变量带入基础模型中，考虑模型的结合性和可解性，补充问题假设。 3️⃣ 模型求解 𐟧ᮥ𑂨磦–𙥼：选择合适的工具进行模型求解。数值模拟：根据相关输入参数进行数值模拟。模型检验：运用数学方法验证模型的合理性，分析模型的优劣势。模型调优：结合求解结果对基础模型进行优化。鲁棒性分析：分析模型在关键参数摄动下是否能维持其他性能。 4️⃣ 模型解释 𐟓 模型结果的实际意义：解释模型结果的实际含义。推理过程的可解释性：解释模型的推理过程。数学建模比赛工具推荐 𐟛 ️ Spss：数据分析处理。 MATLAB：计算模型结果和绘图。 Lingo：计算线性规划问题。 AHP软件：进行层次分析。 Viso：画出流程图。如何准备数学建模比赛？ 𐟓š 第一次参赛的同学可以多研究历年的获奖论文，多看优秀的论文，多模仿，站在巨人的肩膀上，先模仿再超越！学长还准备了往年真题获奖解析等400G的数模大礼包，需要的小伙伴可以联系我哦！希望这些信息能帮到你，祝你在数学建模比赛中取得好成绩！

数学建模小白如何获奖？分享心得和论文笔记嘿，大家好！如果你是数学建模的小白，想在各种比赛中混点奖，那你来对地方了！我当初也是从零开始，慢慢摸索出来的。先说清楚，如果你是已经懂得建模的高手，就别来凑热闹了，我怕！选题很重要 𐟎我第一次参加五一赛的时候是大一，选题真的很重要。建议大家选那种开放式的题目，通常是C题。五一赛基本都有这种题，给你多个方案让你比较。这种题标准答案不重要，重要的是你的思路。建模的两种类型 𐟓ˆ 建模题目大致分为两种：精确计算和模糊计算。我自己能力有限，只能选那种对答案要求不严谨的。建模不是非黑即白的东西，它不需要一个特别标准的答案，但它需要一种思维。你要让你的论文看起来有完整的体系，能说服别人。老师一般只看你的思路和方法，不会深究你的计算过程。写手的重要性 ✍️ 建模的摘要非常重要！它决定了老师会不会看你的论文。所以，建模最重要的是写手。以前大家以为建模手算手很厉害，其实对于我们这些学渣来说，模型都是超公式，算手都用Excel、SPSS、Matlab来做图。而写手写的论文才是最重要的，能反映你的思维。比如摘要这种重要的部分，谁想的思路就谁写，这样比较好。小技巧分享 𐟓 我得过几次小奖，从三等到二等到一等。其实我觉得建模很玄，一旦你知道窍门，你就会觉得它没有那么难。你只要能忽悠老师，让他觉得你的思路是对的，事情就好办了。写论文是有技巧的，如果需要我可以分享一些模板给大家看看。最后的建议 𐟒ኊ我一直不看建模书，我本来就是半吊子，看了也没用。但建模环节里，把公式放上去就好。好好打公式，放上去就行，后面是不是用这个公式计算，老师看不出来的。这种模糊模型可以先选参数，用SPSS算出权重，然后建立模型，对每一个模型进行参数设计，再用类似线性回归的式子计算出得分，最后比较得出最优方案，然后一篇论文就完成了。因为我一开始是为了加保研分，并且我自己比较喜欢数学，才会去参加数学建模。但这个确实也给我带来了快乐。三天睡得很少，交论文的时候是真的前所未有的轻松和快乐。希望这些小心得能帮到你们！祝大家都能在建模比赛中取得好成绩！𐟎‰

数学建模初体验：从零开始到完成假期闲着没事，来复盘一下第一次参加数学建模的经历吧。这次建模比赛，我主要负责代码和作图，另外两位队友负责写作。下面说的都是真实情况，毕竟论文和实际情况还是有点差距的。数据预处理：洗掉非强对流天气 𐟌篸首先，我们需要清洗数据集，去掉那些非强对流天气的数据。一个简单的方法是根据降雨ZH值分布来判断。我们认为ZH值大于30的区域超过5%是强对流天气，清洗后数据集只剩大概10G。第一问：基于Transformer的动作预测 𐟤– 第一问我们是参考了一篇基于Transformer的动作预测论文，然后重新写了Dataset进行训练。虽然效果不太好评价，但至少看到了模糊效应，姑且算是合格吧。我们猜测模糊效应可能是因为随着时间的推移，预测的粒度越来越粗。比如第一帧可以预测A多云，B降雨，但第二帧AB都降雨，第三帧AB区附近降雨。第二问：集成GAN的应用 𐟎芧쬤𚌩—‘们读了相关论文后发现，需要集成GAN让模型学习分布而不是特征。虽然效果改善不明显，但至少尝试了一下新的方法。第三问：KDP和降雨量的相关性 𐟓Š 第三问我们计算了KDP和降雨量的相关性，发现存在相关性后，就直接用了第二问的模型。第四问：评价指标和数据融合 𐟌Ÿ 第四问我们找了FAR、POD、CSI三个指标，然后编了数据就交差了。数据融合的方法是综合利用1、3、7的不同高度观测数据。（我们的1、2、3问仅使用3KM高度的观测数据）总结这次数学建模虽然有些地方效果不尽如人意，但也学到了不少新知识。希望下次能做得更好！顺便提一句，南信大的气象学果然厉害，读的论文好多都是南信大的。希望这篇复盘能给大家一些参考和启发！

美赛奖项全解析：从O奖到成功参赛奖嘿，大家好！今天我们来聊聊美国大学生数学建模竞赛（美赛）的各种奖项，特别是那些让你心跳加速的顶级奖项。准备好了吗？让我们开始吧！特等奖（Outstanding Winner，简称O奖）𐟏… 这个奖项可是美赛中的“奥斯卡”，难度之大，比例之低，简直让人望而却步。要拿到O奖，你的解决方案不仅要在创新性、准确性、完整性上达到极致，还得在论文写作上表现出色，逻辑性强，表达无误。简单来说，就是你得在各个方面都做到最好。特等奖提名（Finalist，简称F奖）𐟎–️ 虽然比O奖稍逊一筹，但F奖也是仅次于O奖的高荣誉。你的解决方案在创新性、科学性和实用性等方面都得表现出色。换句话说，你可能在某些方面与O奖还有差距，但已经非常接近了。一等奖（Meritorious Winner，简称M奖）𐟌Ÿ M奖的比例相对较高，大约在10%左右。这意味着你的解决方案已经相当不错，问题分析全面，模型构建合理且具有一定的创新性，论文质量也相当不错。拿到M奖，你已经是同龄人中的佼佼者了。二等奖（Honorable Mention，简称H奖）𐟏† H奖的比例更高一些，一般在30%左右。这是对参赛队伍努力和成果的肯定，表明你的解决方案基本符合要求，具备一定的分析和建模能力，论文表述也较为清晰。拿到H奖，你已经非常接近成功的大门了。成功参赛奖（Successful Participant）𐟎‰ 只要你成功提交了论文，就能获得这个奖项。这是对参赛队伍完成竞赛的一种基本认可，其成果具有特别突出的质量。即使没有拿到其他更高级的奖项，拿到这个奖项也是一种荣誉。希望这些信息能对你有所帮助！加油哦，期待你们在美赛中取得好成绩！𐟒ꀀ

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