数学建模美赛中建模手到底该怎么准备？

有没有同学会感觉复习了很多，但去看论文的时候总感觉自己做不到那么有条理的建模，自己分析了几个原因。首先，模型学习的还是不到位，这个也是肯定的了，还得学。其次，自己对建立模型的全过程没有很好的掌握；最后，没有很好的查文献资料，没有仔细的了解题目的背景知识。

针对以上问题，数乐君今天整理了作为建模手的解题攻略，帮助小伙伴们扫清美赛建模中解题障碍。

对未来工作的拆解

题目、简介、关键词

如何概括

1.如何精炼概括我们的工作、创新点，分两到三次

1）在解题前的计划后
2）在第一个问题解决后修正
3）在最后一个问题解决前修正

2.如何让团队成员明白我们准备怎么做，在解题前定下路线，并时刻进行

1）论文怎么写
2）代码要解决什么问题

问题重述

如何写好问题重述

1.对题目进行拆解，在读题查资料阶段
2.将拆解下来的因素按照结题思路重新拼装，分两次：
1）在读题阶段
2）在论文完成前修正

假设

如何写好假设

1. 怎么简化问题，抽象成一个简单但是又有意义的理想模型需要什么样的假设
1）怎么弄简单，简单到能够简单解决并有一定的意义
1）怎么弄复杂，复杂到能有一定的实际应用、经得起实践数据的检验
2. 假设应该从哪找原因

模型建立

如何建好模型

最需要下心思的地方，大概需要
1. 选择合适的模型
1）文献搜集，是否有前人实践过的模型 and 什么模型适合

2.选择适合的自变量、因变量

1）如何筛选，怎么判断重要

3.确定自变量、因变量的影响关系
1）定性关系
2）定量关系
3）多个单变量定量关系整合

4.对数据进行处理
1）找数据
2）预处理（找到数据采集的误差、归一化、插值、是否采用、可视化），如何交待给代码的同学

模型检验

1）检验什么

2）如何设计

解题顺序

数据处理题目的注意事项

事先要进行数据的预处理：

a. 不符合题意要求的数据需要被清理掉；(经验而言，必有需要处理的数据，不处理就会从头错到尾，各种难关纷纷上头)

b. SPSS拥有强大的处理数据能力，但没有能用在支撑材料的代码太少，应该辅助以Matlab、Python、C等工具；

让数据层次化显示，类别清晰，描述清晰，结构严谨；

美赛论文

与国赛不同的是除了需要写解题方案之外，还需要撰写信件、备忘录等多种形式用于展现解决方案（英文写作）；

但与国赛相同的是摘要－＞关键词－＞问题重述－＞建模－＞求解－＞模型优缺点－＞总结－＞参考文献，以及在选题中有一道需要物理知识储备的题目；

有一些题目的数据需要自己查；

可以先写中文版（所以需要留一天搞论文），借助翻译软件进行翻译，再复查，对不恰当的描述进行修改；

团队分工

编程手

a. 主要负责编程，建模手建模时与论文手一起写论文，处理数据;

b. 编完程序进行程序算法思想、求解过程说明；

c. 完成之后与论文手一起写论文；

建模手

a. 主要模型建立；

b. 总结模型，符号说明（先有个模型，完成建模后进行论文模型部分撰写）；

c. 模型建立结束之后与论文手一起写论文；

论文手8

a. 主要论文攥写；

b. 数据清洗；

c. 编程与建模信息收集，资料查询；

赛前计划

1.三个人都要开始熟悉各类模型，理论理解、论文示例、代码造轮子等等。

2.大量阅读优秀论文，今早恰好看了几篇，愈发知道自己的不足，也有了相应的努力方向，路漫漫其修远兮。

3.准备暑假把python的建模应用学习一下，恰好对口专业。

4.扩充一下自己的建模软件技能包，lingo和SPSS。

5.强化数学功底，学习微积分、线性代数、概率论与数理统计的重点内容。

文章来源：数模乐园编辑整理，首发于数模乐园，未经允许，禁止转载

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