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TA的每日心情 | 开心 2021-8-11 17:59 |
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签到天数: 17 天 [LV.4]偶尔看看III 网络挑战赛参赛者 网络挑战赛参赛者 - 自我介绍
- 本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。
 群组: 2018美赛大象算法课程 群组: 2018美赛护航培训课程 群组: 2019年 数学中国站长建 群组: 2019年数据分析师课程 群组: 2018年大象老师国赛优 |
研究生数学建模竞赛准备
- M* J6 m9 U4 M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。
1 R* N8 `8 A% h/ [在暑假两个多月好好准备,一般数学建模时间在9月中旬,$ Z: c/ ^1 n. L
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。% O ^& ]5 I! P+ t' n
' ]% R1 ]/ e( T! o$ P2.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, @. S! ~. r O. s
3.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,0 I' f- S' ? v d& r# p* ^
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, _% A o0 T4 z
3.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。
( E' I4 g6 l8 X0 ?: j7 v: T4.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。0 |1 z; J2 F; b7 f" g; s
6 n& b4 {2 ]- }) H. @5 T8 [; U' V* i" v
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数学建模的三十二种常规方法4 F1 L8 ]" {1 G6 b! j5 s, n$ e
2017年第十四届研究生数学建模竞赛优秀论文
- K0 V6 f+ p5 s5 n2018研究生数学建模心路历程
5 S7 [2 ]5 C, l( h2018年研究生数学建模竞赛C题获奖论文附代码
6 u9 j( h+ y9 n. \. @% M) q" s$ i8 u* B2018研究生数学建模成绩汇总3 c3 p# [5 ?7 X8 H0 u! V9 j
2018年中国研究生数学建模竞赛赛题
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