数学建模总结_数学建模csdn
一、通用获奖技巧（提高获奖率）
1.画流程图
2.会查重（30%以下）
二、数学建模完整论文流程
题目（点睛之笔）
摘要、关键词（获奖评判关键）
问题重述（用自己的语言将问题用数学语言去描述表示）
问题假设（提高模型的准确率）
问题分析
符号说明（对常用的繁琐的语句用符号来代替并说明）
模型建立
模型求解
模型优缺点评价
参考文献
行距：页数多调小，页数少调大，总之控制到20页以内
1.关键词：
2.摘要：
2.1.前言
2.2.正文
简述问题：
建模思路：
对于优化类问题，必须含有：目标函数，决策变量 ，约束条件
模型求解：
结果分析：
对于计算性问题一定要给出计算结果（如果不自信可借鉴其他人）
2.3.结尾
摘要中一定不能出现图表和公式，字母一定要加括号解释！
3.问题重述：=改写
4.问题分析：（也可直接放到模型的建立与求解里）
摘要更具体，问题分析是大概要做的思路
5.模型假设：
6.符号说明：
按照三线表格式写：变量名、说明、单位（量纲）
7.模型建立与求解：
图表：热力图，三维图
无量纲化处理的方法：归一法，标准差，极值差法，功效系数法
相对误差精度：一级：<=0.01 二级：<=0.05 （一二为大数据）三级：<=0.1
8.模型的检验：
9.模型优缺点评价：
三、如何分模块学习
1.题目备战：固定模式或自拟 基于—（常用的、关键的模型、方法名称）—（模型）的—（问题）—研究与分析 ； 诙谐、幽默的 ；反问句形式等 直接对问题进行简化作为题目
2.摘要备战：总结归纳能力，通过看优秀论文掌握（不超过整个页面的3/4）
3.问题重述：切记直接抄袭问题
4.问题假设：明确假设点是关键，只要对我们的结果有影响，但又是小概率事件；或者对结果有影响，但难以计算获取这类的（看优秀论文）
5.问题分析：动脑能力是关键，先将问题进行定性，然后说明如何求解这类问题（只提供一个解决问题的思路）拆解问题；总结它是什么问题；结合什么算法能够解决它，即分析问题，匹配模型。（做流程图！）
6.符号说明：文中出现的符号均需说清楚，用希腊字母
7.模型建立：将常见模型进行归纳整理，形成算法库
8.模型求解：对编程语言熟练掌握，如M a t l ab, L ingo等·
9.模型优缺点评价：对模型的不足提前掌握，并在应用中的不足阐述
10.参考文献：掌握标准格式
四、数学建模类型
1.预测类：通过分析已有的数据或者现象，找出其内部发展规律，然后对未来情形做出预测的过程
2.评价类：
3.机理分析类：
4.优化类：！！
五、数学建模参赛作品组成
支撑数据材料：评委很看中
