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标题: 如何在数学建模比赛中稳拿奖——个人100%获奖经历分享 [打印本页]

作者: 杨利霞 时间: 2021-6-22 15:31
标题: 如何在数学建模比赛中稳拿奖——个人100%获奖经历分享
如何在数学建模比赛中稳拿奖——个人100%获奖经历分享
如何在数学建模比赛中稳拿奖——个人100%获奖经历分享
一赛前准备和资源分享
1. 和谁组队：
2. 负责算法的赛前准备：
3. 负责数据分析的赛前准备：
4. 负责论文的赛前准备：
二稳拿奖的论文几个关键点
1. 有必要讲一下评委的评分方式
2.优秀论文特点：

获奖经历：题主自2014年（大一结束）暑期入门数学建模比赛，分别获得2015年全国大学生数学建模比赛安徽赛区二等奖、2015年网络挑战赛全国二等奖、2016年五一数学建模联赛全国二等奖、2017年数学建模美国赛一等奖(9%)。
挑战赛：

美赛：

参考一下2018年美赛的获奖比例：

另外在2017获得全国大学生生物医学工程创新设计大赛全国二等奖
建模经历：曾担任过数学建模副会长，主要负责协会（900多人，你可能不信）的数学建模培训工作，辅导的学生中获得美赛一等奖两个，全国赛国家二等奖一个；负责过C919飞机（真飞机）的液压、动力等报警系统建模；制作过《MATLAB数字图像处理教学软件》
成果转换：申请了软件著作权《心电心率检测装置前台软件》、《心电心率检测装置后台软件》；发表论文《基于Logistics回归模型的青少年心理分析》（成果转化对于想保研的学生很重要，后面因为太忙就申请了一篇）

一赛前准备和资源分享
题主除了第一次参赛准备了一个月左右，前面所有的比赛都是比赛当天现学现用，这是因为比赛题型都差不多那几类，大部分模型都有所了解。敲黑板！！！记下来，要考的：“都”，“有所了解”，这也是第一次参赛的选手，要做到的点，到底“有所了解”到什么程度，后面会讲…
针对第一次参赛要做到以下思考，这里主要针对负责编程的选手：

1.什么是数学建模
这里我先不累述了，第一次了解到数学建模的小伙伴看一下：什么是「数学建模」？
数学建模竞赛的一些心得体会（关于每年的比赛）
后期我会补充

1. 和谁组队：
一般来说，三个人组队，一个负责编程、一个负责建模、一个负责论文；但是据我多年经验，最好的组队方式是：两个编程（一个负责算法，一个负责数据分析，当然都懂最好），一个论文（论文不能少，千万别三个编程的，负责论文的工作量也不小，不然题主就完全可以一个人参赛了，三项都会，特别是美赛，论文往往决定了能不能获一等奖）。（注：如果组队遇到说自己负责建模的，多半是混子，不要问我为什么，因为算法某种意义上就是模型，只知道模型的人多半做不出结果，而结果是获奖的关键！）

2. 负责算法的赛前准备：
做到：会编MATLAB程序和改错（BUG），了解现有的所有算法并且会使用程序，
书籍推荐：
（1）《MATLAB应用大全》———类似这样介绍MATLAB所有基础操作的书，最好买一本方便查阅，代码不用全记住，但要熟悉，前面几章的程序自己敲一遍，现在还没到复杂copy的时候，打好基础，不然给你程序完好的程序你够都不会改！
PDF链接：https://pan.baidu.com/s/12bl1VX0yaQOXR4Z1skSV7g 提取码:bcxe

(2)《MATLAB数学建模方法与实践第3版》卓金武 ————强推的一本书，因为书中的程序基本上都拿来改改就能用。
程序链接：https://pan.baidu.com/s/1B4UsrKdvOEMpwD_HQCHdOw 提取码:ike4

（3）《算法导论》————有编程基础，对算法感兴趣的可以看看，不推荐初学者看

还有很多算法的书，我就不一一列列举了，我也没怎么看。基本上够用了
前面两本书要细看，理解透，起码有印象某个用法在哪一页，其他的做到有所了解：
<1>模型/函数的输入是什么
<2>结果/输出是什么
<3>实现的是什么功能
前面两步是找到程序跑通代码，会把输入和一些参数修改运行即可,推荐找程序的网站：
联合开发网：http://www.pudn.com/
CSDN专业开发者社区:https://www.csdn.net/
当码网：http://www.downma.com/
MATALAB中文论坛:https://www.ilovematlab.cn/
电子发烧会论坛：https://bbs.elecfans.com/jishu_286991_1_1.html
推荐MATLAB教学视频：
数学建模比赛MATLAB从入门到精通教程:https://www.bilibili.com/video/BV19J411W7Ta?p=1

3. 负责数据分析的赛前准备：
做到：会EXCEL、SPSS、Lingo软件，会查找数据
需要一个会数据分析的，因为本科数学建模比赛基本都有大数据题，或者一致性分析和非线性规划会用到。数据题多分为两种：
<1>一种是题目给数据（接近一万行的excel），需要处理数据缺失的问题（剔除或预测弥补）;
连续值数据预处理方法：数学建模数据预处理
离散值数据处理方法：EM算法（Expectation-Maximization）
<2>一种是需要自己找数据,这就需要会找数据了
推荐找数据网站：
1、政府数据
国家统计局：http://www.stats.gov.cn//
国家统计局>>中国统计年鉴：http://www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/
美国政府公开数据：https://www.data.gov/
新加坡公开数据：https://data.gov.sg/

2.财经数据
英为财情：https://cn.investing.com/
东方财富网：https://www.eastmoney.com/
同花顺数据：http://data.10jqka.com.cn/

3.各类指数
百度指数：http://index.baidu.com/
阿里指数：https://index.1688.com/
360趋势：https://trends.so.com/

4.数据汇总网站
大数据工具导航工具：http://hao.199it.com/
数据平台：http://www.hippter.com/data.html
(参考博客：数学建模之找数据网站)

5.美国大学生数学建模比赛数据
美赛数据（各国统计数据网站大全）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/100310816
美赛必用的数据来源网站-美国统计网站：https://max.book118.com/html/2019/0204/6232125043002005.shtm
世界卫生组织数据集：https://www.who.int/data/gho
美国农业部数据集：https://www.usda.gov/topics/data
美国政府官网：https://www.usa.gov/

4. 负责论文的赛前准备：
（1）做到：会查文献，会用word（页眉、页脚、公式编辑器、绘图和表等操作）、VISIO（工程流程图软件）;想有挑战性的可以学习LaTeX(排版软件，比较美观，但是麻烦且耗时间)、Xmind（画思维导图）软件和一些photoshop、CAD画图软件，学会优秀论文的论文布局。比如：

（2）查文献途径：
百度文库、知网、道巴，但是要收费，这里推荐免费进知网的方式：
<1>在校学生登陆学校图书馆，登陆账号，就可以查找文献了。
可以在搜索框直接输入要查找的文献名：

或者点击上图中的“数据库快捷访问”进入与学校合作的论文检索平台（下图蓝色字体都可以点进去），以这种方式进入下载文献是不收费的：

<2>这里推荐一个免费的网站：广西壮族自治区图书馆:http://www.gxlib.org.cn/

进入”数字资源导航“，实名注册，就可以使用了，感谢广西壮族自治区图书馆！
优秀论文下载：【数学建模】——1992~2019国赛优秀论文
(3) 数学公式编辑器的使用
可以用word里面自带的公式编辑器，或者使用AxMath（可以看一下：AxMath介绍回答、AxMath&AxGlyph官网：http://www.amyxun.com/）、Mathpix（Mathpix官网https://mathpix.com/）
Word+AxMath+AxGlyph排版注意事项https://zhuanlan.zhihu.com/p/100310816
（4）VISIO绘制流程图
看一下这个：VISIO绘制流程图教程
（5）论文排版
如何用Word绘制三线表： https://jingyan.baidu.com/article/e75aca85351bb6142edac622.html
LaTeX基本表格绘制https://blog.csdn.net/JueChenYi/article/details/77116011

二稳拿奖的论文几个关键点
1. 有必要讲一下评委的评分方式
一审：摘要，论文浏览，并且评级，比如评为二等奖。看用什么方法（如果你不做模型对比，评估，并不知道你的方法好坏），大致过程，所以其实是看结果，过程或结果图。
二审：针对摘要看论文主体，看看模型具体做法，如果不如一审期望值，评为三等奖；如果完全符合预期，可能升为一等奖。
可见，一审的重要性！如果一审为一等奖，怎么也不会降为三等，所以摘要有多重要，就不用说了吧，给大家看一个优秀论文摘要：

一定要简明扼要,三个部分：怎么分析问题、用什么方法、得到什么结果

2.优秀论文特点：
（1）必须要有结果：不管模型多复杂，想法多独特，没结果都白搭！总之，要有结果，做不出来怎么办：简化模型！（剔除非关键的影响因素）直到可以出结果，出不了结果又觉得很好的模型放在”模型优化“里面。

（2）图尽量多且高大上：图是能让评委很快理解你的论文，例如：建模图、输出结果图、行走路径路；

（3）模型对比：证明自己模型的先进性，告诉别人你的模型是最棒的！可以是本题的不同方法对比，也可以与其他论文模型的准确率对比，比如后者案例：

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原文链接：https://blog.csdn.net/qq_35759272/article/details/109179105

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