目錄

??初次接觸

初次參加培訓(xùn)

分享培訓(xùn)所得

比賽開始

??再次接觸

參加校賽

機緣巧合

再次培訓(xùn)

比賽開始

??技巧總結(jié)

從問題的實際意義分析大體上可分為

從問題的解決方法上分析?

做國賽題目的步驟?

賽前準備

選題?

尋找思路 ?

如何展開思路？?

數(shù)學(xué)建模論文寫作格式?

數(shù)學(xué)建模競賽成功的數(shù)學(xué)模型為

??模型分類

預(yù)處理

優(yōu)化模型

預(yù)測模型

分類模型

評價模型

??最后

參賽的經(jīng)歷敘述

??初次接觸

????????初次接觸數(shù)學(xué)建模是在我大一的時候。我是計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的，記得那節(jié)課高數(shù)老師在課堂上講數(shù)學(xué)建模怎么怎么樣，怎么怎么樣的。時間有點就，我也忘了她具體是怎么說的。反正總結(jié)下來就是一句話：“一次建模，受益終生”

然后到了六月份我選擇了數(shù)學(xué)建模的選修課，系統(tǒng)聽了老師的講課。嗯~具體過程懂得都懂。老師上課講的東西，對于大一的我來說，簡直了，就是天數(shù)，根本聽不懂。很難很難。

選修課結(jié)課后我參加了校賽的選拔，初次校賽，我只能說，真的什么都不會，該干啥也不知道，我們?nèi)齻€隊友，一個跑了，就剩我和另一個人，我倆都是大一的，一言難盡。

可以看看我第一次參加校賽寫出的論文，獻丑了??????

沒錯這就是我第一次寫論文寫出的東西，現(xiàn)在看來，確實很小白。

但是嘞，還是僥幸拿了校賽的三等獎，估計是老師看我們都是大一的在安慰我們。

初次參加培訓(xùn)

這個培訓(xùn)經(jīng)歷真的讓我印象深刻，刻骨銘心，有無數(shù)次想要放棄，但是不行，因為老師說這次培訓(xùn)算我們的實訓(xùn)成績，放棄就等于掛科。簡直就是上了賊船。

但也確實學(xué)到了很多，給大家分享一下。

分享培訓(xùn)所得

1、學(xué)會了查閱各種文獻，資料。這對我后期代碼遇到BUG解決無形中帶來了很多的幫助。

2、論文排版，無敵了，我寫的論文那叫一個好看。

3、excel熟練運用常見的功能。本身我就報過班系統(tǒng)的學(xué)過office這次又讓我的理解更加深刻。

4、團隊協(xié)作能力，建模是一個團隊賽，隊友很重要，但是直到最后我都沒感覺到，能做到的就是合理分工，能者多勞了。

5、答辯的能力，語言組織的能力都有所提升。

6、初次接觸數(shù)據(jù)分析，能力略有提升。

......等等（我想不到了）

比賽開始

九月份開始比賽，很難忘的經(jīng)歷，這個時候還是疫情，一個隊友直接被隔離到了家里，就剩我和另一個隊友兩個人參加比賽，我當(dāng)時還不知道這意味著什么？直到最后我才知道，三個人的比賽，少一個人，那么難度就是直線上身，我選的是C題數(shù)據(jù)分析的類型，我本身就是培訓(xùn)時候只做過兩道數(shù)據(jù)分析類型題的小白，時間到最后根本就不夠用了。四道題，做了三道，最后一道題只能隨便寫寫，而且倆個人能做的工作就會少很多，很多地方本來要做更加詳細的處理和解釋，但最終還是沒有做到。最后成績下來了，沒有獲獎，和隊友的關(guān)系也鬧崩了，很不好。

??再次接觸

再次接觸數(shù)學(xué)建模我已經(jīng)是大二下班學(xué)期了，看了之前我2023年的經(jīng)歷，應(yīng)該知道我基本上已經(jīng)具備了一定的解決問題的能力，只是在那片文章中沒說的就是，我數(shù)據(jù)分析的能力，也在一年的沉淀中隨著我其他方面的提升也得到了突破。

參加校賽

這時候因為接受過系統(tǒng)的國賽培訓(xùn)，打校賽真的就是簡簡單單，我?guī)е鴥蓚€大一的學(xué)生，一天寫完了題，我選的依舊是數(shù)據(jù)分析類的題目，駕輕就熟了。

最后成績下來，校一等獎。但實際校獎對我沒有什么用處了。我就直接解散了隊伍，因為他倆給我說不參加國賽，我當(dāng)時也沒多想就這樣了，因為我也知道參加國賽要培訓(xùn)兩個月，很累，中途要寫八篇論文改八篇論文，答辯八次，每天都要按時打卡簽到，根本不想經(jīng)歷第二次了。

機緣巧合

在暑假快結(jié)束的時候，老師在去年國賽群里面問有沒有還想?yún)⒓咏衲陣惖目梢月?lián)系她，我想了想培訓(xùn)以及培訓(xùn)了大半個月了，我要是現(xiàn)在參見只需要再寫三篇論文就可以參加這次國賽，覺得很劃算就聯(lián)系了老師，簡單的介紹了一下自己。老師也為我找了兩個隊友，一男一女。

再次培訓(xùn)

再次培訓(xùn)，就有種一帶二的感覺了，新隊友依舊是小白，我們需要磨合，才能在國賽中打出成績。三篇論文剛好用來模磨合我們的團隊。我將我的參賽經(jīng)歷以及學(xué)到的東西在練習(xí)中融入進去，賽前就分配好了任務(wù)，一切都在按部就班的進行。

比賽開始

依舊選C題數(shù)據(jù)分析，毫無懸念。參賽經(jīng)歷是殘酷的，第一天我就通宵寫題，成果顯著，然后隊友來了直接分配任務(wù)，我淺淺休息了，接著開始寫第二問。三天時間轉(zhuǎn)瞬即過，詳細過程我就不描述了，我通宵了兩夜，最終的成績還算不錯，國賽省一，算是沒有遺憾了。

下面分享一下我這兩次參賽中學(xué)到的數(shù)學(xué)建模的通用技巧。

??技巧總結(jié)

從問題的實際意義分析大體上可分為

工業(yè)、農(nóng)業(yè)、工程設(shè)計、交通運輸、經(jīng)濟管理、生物、醫(yī)學(xué)和社會事業(yè)等七個大類

從問題的解決方法上分析?

幾何理論、組合概率、統(tǒng)計(回歸)分析、優(yōu)化方法（規(guī)劃）、 圖論與網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、層次分析、插值與擬合、差分方法、微分方程 、排隊論、模糊數(shù)學(xué)、隨機決策、多目標決策、隨機模擬、灰色系統(tǒng)理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、時間序列、綜合評價、機理分析等方法。

做國賽題目的步驟?

1、賽前準備（從身體到心里）

2、選題

3、尋找思路（分析題目的過程）

4、建立模型

5、求解模型

6、形成論文

7、反復(fù)修改論文

8、定稿，提交論文

賽前準備

1）日常生活方面（競賽期間，勿亂食）

2）基本知識（建模的常用方法及案例）

3）基本技能（寫作技能、表達交流能力，搜索資料能力，創(chuàng)新能力，團隊協(xié)作能力）

4）論文寫作模板

5）常用程序

6）工具書

7）電腦，網(wǎng)絡(luò)

8）數(shù)學(xué)建模官方網(wǎng)站或教練組提供的須知

選題?

常規(guī)選題步驟：

1）下載賽題并打?。ˋ,B,C題各三份）。

2）各隊員認真審讀題目兩遍（比如，統(tǒng)一先讀A題），基本知道A題的大致內(nèi)容，開始討論。

3）同樣，對B、C題進行討論。

4）根據(jù)三人分析的結(jié)果，結(jié)合本隊伍知識結(jié)構(gòu)，按照少數(shù)服從多數(shù)原則選定題目。

5）對所選定題目，首先應(yīng)把題目熟記于心；然后對題目初步分析，確認可以做的出來。

選題----特殊情況

有時某道題目正符合隊員的知識結(jié)構(gòu)，可以直接選擇該題。

尋找思路 ?

1）分析題目，明確建模目的

2）羅列有關(guān)因素及關(guān)系，分清主次因素

3）要先形成整體思路！

個人經(jīng)歷：明確題目（05A）就是要作評價，首先否定了擬合的方法，然后通過搜索資料（網(wǎng)上

搜索及去環(huán)化學(xué)院借書）發(fā)現(xiàn)了模糊綜合評價法，并且進一步分析，確認可以用到本題中。

如何展開思路？?

借助于一系列問題來展開思路

這個問題與什么問題相似？

如果將問題分解成兩個或幾個部分會怎樣？

極限情形（或理想狀態(tài)）如何？

綜合問題的條件可得到什么結(jié)果？(和目標相差多少)

要實現(xiàn)問題的目標需要什么條件？

借助于下意識的聯(lián)想（靈感）來展開思路

抓住問題的個別條件或關(guān)鍵詞展開聯(lián)想或猜想

綜合所得到的聯(lián)想和猜想，得到一些結(jié)論

進一步思考找出新思路和方法

數(shù)學(xué)建模論文寫作格式?

競賽答卷的文章結(jié)構(gòu)

1、標題

2、摘要，關(guān)鍵字

3、問題重述、背景分析

4、模型的假設(shè)，符號說明（表）

5、模型建立

6、模型求解，結(jié)果分析與檢驗

7、模型評價、改進及推廣

8、參考文獻

9、附錄

數(shù)學(xué)建模競賽成功的數(shù)學(xué)模型為

興趣信心＋知識能力＋團隊協(xié)作＋堅持毅力＋運氣 ＝成功＋獎勵

下面分享一下我這兩次參賽中學(xué)到的數(shù)學(xué)建模中對于數(shù)據(jù)分析題的通用技巧。?

??模型分類

預(yù)處理

插值擬合、主成分分析、小波分析。

優(yōu)化模型

單目標、多目標，線性、非線性、整數(shù)規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃、圖論、網(wǎng)絡(luò)流模型，最短路、最大流、最小生成樹、背包、指派、抽屜、旅行商TSP、排隊論模型、遺傳算法、蟻群算法、粒子群算法、模擬退火算法等 。

預(yù)測模型

微分方程預(yù)測、線性、非線性回歸與擬合，統(tǒng)計回歸預(yù)測、馬爾科夫預(yù)測，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測，模糊預(yù)測，灰色預(yù)測。

分類模型

K-means聚類、層次聚類、模糊聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類。

評價模型

模糊評價，層次分析法，Topsis綜合評價模型、主成分分析、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

對于數(shù)據(jù)分析的通用辦法，這里我直接引用Chatgpt的答案，因為我覺得他的答案還是可以采取的，我自己就不加以寫了，我自己的方法可能比他省略一點，或者部分地方需要加以詳細處理，這塊通用的辦法只是一個大致的思路，具體的還需要大家在做題的時候靈活運用。

??最后

預(yù)祝大家在XXXX年競賽中取得好成績！我的經(jīng)歷分享完畢。

文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-801691.html

到了這里，關(guān)于【印象深刻的實戰(zhàn)經(jīng)歷】兩次全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模經(jīng)歷分享的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！