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标题: 研究生数学建模竞赛准备 [打印本页]

作者: 杨利霞    时间: 2020-3-23 16:18
标题: 研究生数学建模竞赛准备
研究生数学建模竞赛准备  V  ]* C4 b* Z6 F. p. F1 k) ]
前有网友发邮件询问如何准备研究生数学建模的事,我数学建模做的也一般,只有过一次经历,简单的说说我个人的想法和建议,仅供参考。
  g2 Y# l( D: v: Z, t( H: [7 {. W在暑假两个多月好好准备,一般数学建模时间在9月中旬,# V3 D. v9 N' \! y6 t1 p
1.知识方面熟悉一下数学建模的32种基础的常规方法,知道什么方法能解决什么问题,分析问题才有方向。0 a0 x) R. O! L7 [2 \+ _+ J

6 V" k, M" S$ U" I, m$ W2.认真学习和研读一下最近几年的研究生数学建模优秀论文,选择几个感兴趣的问题,仔细看看优秀论文的建模思路和写作思路
. n& V3 p) @8 P: G% v; P8 A3.编程技术方面:如果偏向于优化问题,线性模型,运筹学问题Matlab、Lingo更加有优势,如果偏向于数据分析和数据挖掘大数据、神经网络深度学习之类的使用Python更为方便,很多开源技术也很成熟。针对统计类问题Spss方便。有些优秀论文里面最后会有代码,可以多看看学学,能不能运行出来,
% H/ H  ?5 d1 ~3 D- n: K* G6 R% ^% t我对Python处理数据比较熟悉,个人认为Python处理数据真的特别方便成熟,必学Python3基础知识、Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn这几个包,如果使用到神经网络就看看Theano包。由于Matlab安装麻烦,安装包很大,其实Matlab能做出来的,Python数据科学这一套也都可以实现同样功能。
" S/ P' `3 S0 ]2 D( p; Y3.对几个重要问题有较深的理解和掌握,个人觉得数学建模里面的几个很重要的知识点是:TSP旅行商问题图网络、多目标规划、遗传算法、粒子群算法,找点这些问题和程序代码研究研究。' l* c6 j8 T& V. |& A. x: W
4.最后讲讲组队很关键,一个队员负责写论文,一旦有思路后,就开始写论文,论文写得好,拿奖可能性越大;另外两个队员负责建模,一个偏向于建模思路,另一个负责算法代码实现,两个人互相配合。三个人一起熬夜,一起加油。1 L0 M4 N, T9 f( h' s# u, u' X

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0 ]( u  D1 p: r原文链接:https://blog.csdn.net/CSDN_wujian/article/details/90267878
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作者: 柠檬草lll    时间: 2020-3-26 17:37
发表回复实用
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作者: 柠檬草lll    时间: 2020-3-30 12:08
发表回复谢谢分享
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