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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
. `0 |$ z/ r# s5 i7 R$ ]+ h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。& g* ~ z& A1 s" p
在暑假两个多月好好准备,一般数学建模时间在9月中旬,
# S" S1 z( R H q. @; a1.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 ^) m9 L8 I* W$ V" Z* x
) L+ {, }( t$ A1 h6 O2.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% ]& p8 O2 b/ u
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,& n5 V% X: T! k4 s
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。0 O2 T) ~) V+ B1 k" b
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。
* @8 Y" J+ |, _+ E4.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。
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研究生数学建模竞赛官网
) Z& a0 F9 L/ L6 Z) W数学建模的三十二种常规方法( O- X. T- W/ k4 ~! \; y/ ~2 i
2017年第十四届研究生数学建模竞赛优秀论文
! x) e. ~: l' U2018研究生数学建模心路历程
2 \2 T; Y* o! ~6 V; u& u9 h2018年研究生数学建模竞赛C题获奖论文附代码) A& c1 X/ G+ c0 c" f6 o" Z, v: f
2018研究生数学建模成绩汇总
( Z' d( K/ b, w4 X0 J* ^, n3 L2018年中国研究生数学建模竞赛赛题
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