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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
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作者:
杨利霞
时间:
2021-6-23 17:10
标题:
如何在数学建模比赛中稳拿奖——个人100%获奖经历分享
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如何在数学建模比赛中稳拿奖——个人100%获奖经历分享
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一 赛前准备和资源分享
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1. 和谁组队:
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2. 负责算法的赛前准备:
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3. 负责数据分析的赛前准备:
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4. 负责论文的赛前准备:
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二 稳拿奖的论文几个关键点
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1. 有必要讲一下评委的评分方式
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2.优秀论文特点:
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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%)。
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挑战赛:
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美赛:
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参考一下2018年美赛的获奖比例:
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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
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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》
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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)
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一 赛前准备和资源分享
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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…
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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:
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1.什么是数学建模
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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」?
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数学建模竞赛的一些心得体会(关于每年的比赛)
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后期我会补充
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1. 和谁组队:
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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!)
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2. 负责算法的赛前准备:
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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,
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书籍推荐:
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(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!
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PDF链接:https://pan.baidu.com/s/12bl1VX0yaQOXR4Z1skSV7g 提取码:bcxe
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(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。
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程序链接:https://pan.baidu.com/s/1B4UsrKdvOEMpwD_HQCHdOw 提取码:ike4
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(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
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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
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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:
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<1>模型/函数的输入是什么
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<2>结果/输出是什么
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<3>实现的是什么功能
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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:
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联合开发网:http://www.pudn.com/
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CSDN专业开发者社区:https://www.csdn.net/
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当码网:http://www.downma.com/
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MATALAB中文论坛:https://www.ilovematlab.cn/
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电子发烧会论坛:https://bbs.elecfans.com/jishu_286991_1_1.html
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推荐MATLAB教学视频:
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数学建模比赛MATLAB从入门到精通教程:https://www.bilibili.com/video/BV19J411W7Ta?p=1
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3. 负责数据分析的赛前准备:
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做到:会EXCEL、SPSS、Lingo软件,会查找数据
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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:
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<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);
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连续值数据预处理方法:数学建模 数据预处理
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离散值数据处理方法:EM算法(Expectation-Maximization)
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<2>一种是需要自己找数据,这就需要会找数据了
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推荐找数据网站:
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1、政府数据
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国家统计局:http://www.stats.gov.cn//
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国家统计局>>中国统计年鉴:http://www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/
; ]1 x7 _+ M7 C k: o: d. Y
美国政府公开数据:https://www.data.gov/
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新加坡公开数据:https://data.gov.sg/
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2.财经数据
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英为财情:https://cn.investing.com/
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东方财富网:https://www.eastmoney.com/
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同花顺数据:http://data.10jqka.com.cn/
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3.各类指数
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百度指数:http://index.baidu.com/
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阿里指数:https://index.1688.com/
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360趋势:https://trends.so.com/
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4.数据汇总网站
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大数据工具导航工具:http://hao.199it.com/
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数据平台:http://www.hippter.com/data.html
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(参考博客:数学建模之找数据网站)
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5.美国大学生数学建模比赛数据
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美赛数据(各国统计数据网站大全):https://zhuanlan.zhihu.com/p/100310816
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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
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世界卫生组织数据集:https://www.who.int/data/gho
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美国农业部数据集:https://www.usda.gov/topics/data
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美国政府官网:https://www.usa.gov/
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4. 负责论文的赛前准备:
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(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:
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(2)查文献途径:
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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:
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<1>在校学生登陆学校图书馆,登陆账号,就可以查找文献了。
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可以在搜索框直接输入要查找的文献名:
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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:
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<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/
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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!
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优秀论文下载:【数学建模】——1992~2019国赛优秀论文
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(3) 数学公式编辑器的使用
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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/)
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Word+AxMath+AxGlyph排版注意事项https://zhuanlan.zhihu.com/p/100310816
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(4)VISIO绘制流程图
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看一下这个:VISIO绘制流程图教程
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(5)论文排版
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如何用Word绘制三线表: https://jingyan.baidu.com/article/e75aca85351bb6142edac622.html
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LaTeX基本表格绘制https://blog.csdn.net/JueChenYi/article/details/77116011
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二 稳拿奖的论文几个关键点
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1. 有必要讲一下评委的评分方式
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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。
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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。
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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:
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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
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2.优秀论文特点:
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(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。
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(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;
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(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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