8 I/ _# o: R# l0 W& V- C时间序列:统计模型中的那些软件,或者R,Matlab # V/ x9 |: v. @# s+ Q _7 G$ ^1 O& z S0 e
图像处理:Matlab,C++% [3 l' w5 o1 T: t; x( s
$ Q" X7 b( V# n" K- \3 [' P) y9 S! Y总结: Matlab是必须的,再来个SPSS,一般情况下够用了。 ) N t! M- U+ m% I) [2 l) X; f& G i; x' O
第五步:回答问题. 1 u9 E8 X8 k' i. f# \, t : u% y; s, F7 U; l也就是论文的讨论部分。这部分是对你整篇论文成果的总结,一定要写的有深度。除此之外,通常还要写上一些灵敏度分析,如果是统计模型的话,要有模型检验。 / q+ }( `) p% P' B# ]5 U X3 ~ ) N* i! x6 T& I! d0 w关于比赛的一些个人体会 ( {0 C. v" b ]: b/ j# ^* l" n3 v8 d- x3 p( s
1、国赛和美赛是有区别的 ) E& {- A! \1 o4 O+ U# D 8 j3 T; j1 B6 D8 a7 g2 l; k7 ?, g国赛讲究实力,美赛讲究创新。 美赛不一定要多高级的方法,但是一定要有创意。而国赛,组委会往往是有一个模糊的“标准答案”在的,按部就班做下来就好了。. A; t2 h+ V+ C4 X- m7 R0 k3 p
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注意不要一次性就建立复杂模型了,老外看重的是你的思维,你的逻辑,不像国赛,看重的是你的建模编程实力,要使用各种高大上的方法。 " z, ]+ }& E S$ |! l2 e% M2 N M! Z9 B4 J0 ]
拿到一个问题,可以先建立一个初等模型,讨论下结果;再逐渐放宽条件,把模型做的复杂一点。 即 Basic model -> Normal model -> Extended model的思路。这个思维在美赛中很好,这么做下来基本都能得金奖的,鄙人这次也是按照这样的流程,拿了个金奖。 3 ], ?$ z: }% N3 l v# s; `& n9 n 8 o k/ _# X3 Y3 |) r. c8 K) W2、文献为王8 t8 m. i' d& |
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文献为王。建模的题目,基本上是某个教授的研究课题,凭我们本科生的水平,基本上做不到对题目的深刻理解。所以要多看文献。$ W x0 L( I. m
/ {0 ~5 ~; m. ~" E0 P看文献也有技巧:刚拿到题目,先查一下相关背景资料,了解题目是哪方面的。接下来看文献,找一下硕士论文,博士论文以及综述性质的文章,硕博论文一般都会详细介绍下整个课题的国内外研究情况,综述就更不用说了,它就是对大量原始研究论文的数据、资料和主要观点进行归纳整理、分析提炼而写成的论文。看完这些,就可以比较有深度地把握题目,也知道如果我们要进行创新的话,往哪方面走。5 ^" e! x7 g( j2 w. M
* `* r5 `& H$ t( V- l0 B) B7 f接下来,可以根据小组三人讨论的结果,有针对性的看一下有深度的文献,文献看得多了,就可以考虑开始创新了,像爱因斯坦那样开辟相对论等新领域的创新,是很有难度的,但是我们可以退而取其次,不是有句话叫做“他山之石,可以攻玉”吗? 我们要做的就是组合创新! 领域内组合创新,把一个学者的方法嫁接到另一个学者的模型上。 以及交叉领域创新,把把自然科学的知识用到社会科学上,或者用社会科学解释自然科学的结果等等。(这里就可以体现,跨专业建模队伍的先天优势了:不同专业对同一个问题的思维是不同的,可以擦出创意的火花) ; y7 S/ M8 a( T5 T: V2 s 8 I; o# ?# b; s N' A# \PS:图书馆有买很多数据库,可以免费看论文。免费的话google学术是无敌的,国内文献貌似没有良好的分享平台,实在找不到论文也可以百度文库死马当活马医。 8 F3 {4 o, ~( V$ P0 l) d$ E( [+ S9 |# I
平时可以多注册一些网站,数学中国,校苑数模,matlab技术论坛,pudn程序员,研学论坛,stackoverflow等。上传些资料,攒积分要从娃娃抓起,不要等到比赛了看到好资料还“诶呀,积分不够”。 + M: I8 B% J) \" e, \8 j: I) F7 Z* v4 _; Q( S( H& \/ A8 O
想法很重要。建模思维是一种很难学习到的东西,站在巨人的肩膀上,多看文献,负责建模的同学辛苦了。 : j/ Q$ K+ y2 @8 ^6 W4 K. S( r7 _1 n: J
3、掌握一点数据处理的技巧2 ~9 q" v" i# F9 E+ E' S4 G# E
) ?- M! }, W' r6 X建模的题目,A.B两道题。基本上是一题连续,一题离散;一题自然科学(理工科),另一题社会科学(经济管理)。这样的分布的,大家平常做题的时候就可以有所侧重,曾经有一支美帝的队伍,专攻离散题,貌似拿了连续两届的outstanding. 5 n, C) f" Z& S: j6 v; E4 y0 [9 R, i1 x6 J" X' _& L$ N+ X
掌握一点数据处理的技巧是很有必要的。比如数据缺失值的处理,插值与拟合等。尤其是数据缺失值的处理,基本上A,B题都有可能涉及,建议熟练掌握。- N; L4 A: R5 Z, w
- _# p3 Z' |' f0 W+ k- I4 Y) [4、关于编程水平。More generally,软件操作水平几乎决定了一个队伍的结果上限。MATLAB是必备的,必须要熟练掌握各种模型的实现。此外,SPSS(或者R)也是要掌握的。Mathematic和MATLAB的替代性很强,不掌握也没关系(仅在建模方面,mathematic 当然也是很强大的)。What’s more建模比赛举办这么多年,用到lingo的情况几乎很少了,也可以不学lingo. And 现在的题目动不动就要粒子群等智能算法,强烈建议大家至少熟练掌握一种智能算法. ! G% a' E0 g$ E4 w. ^9 A 4 J0 ~% L* i! j$ j9 n/ g1 {7 AMATLAB推荐书目 ' K3 c' M9 Q+ H# z( A0 f1 T / w* G& V/ y2 Q" k3 C! ^6 T基础: & K- F0 j7 y n! M) S) s4 k* B5 G w1 K$ ^! I
MATLAB揭秘 郑碧波 译 (本书讲的极其通俗易懂,适合无编程经验的) 9 I. T, h1 h9 u9 o 3 v/ }- J+ ?) C1 ?4 {- G精通matlab2011a 张志涌 `* h+ q: n. } r3 P; U" g0 ]9 ^& h+ q- h+ |5 e* B4 U& ~) t
提升:6 P5 s7 J. Z' C4 H4 v
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数学建模与应用:司守奎 (囊括了各类建模的知识,还附有代码,很难得,工具书性质的) ; m: W9 q& Z" C$ Q' ^. j2 s 2 t- a3 v7 o' g0 z0 dMatlab智能算法30个案例分析 史峰,王辉等 ' H O% y3 O! ?% I+ y9 d
4 j; B) u0 {0 H4 f* b《MATLAB统计分析与应用:40个案例分析》1 D; d# G2 b* G4 n* ^
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数字图像处理(MATLAB版) 冈萨雷斯 (13国赛碎纸片复原居然涉及了图像处理,所以列在这里了.可看可不看,太专业化了)7 ^0 v% V3 P' Y
0 \" Z5 O- p' O; m7 T/ j' e书很多的.总之,要达到熟练运用matlab进行运筹优化,数据处理,微分方程的地步. 数理统计可以交给SPSS,R ,其中SPSS无脑操作上手快. 0 ^* G/ u( H8 N, U, C1 ~" H; O' O0 ~6 M: T
5、格式规范:看国赛一等奖,美赛国内人得特等奖的论文,格式规范方面绝对很到位,大家可以参考。国外人的特等奖论文,大都不重视格式,人家的优势在于模型实力与创意、母语写作。所以在美赛格式规范方面,参考国内特奖的论文。 1 Z3 v9 H" n& N; Q+ p- V$ { # T* l* t7 H# Y, ]. x% j" F- \% aPS:有时间的队伍可以学习以下Latex,用Latex写出来的论文,比word不知道好了多少倍。Latex书目推荐: s* c0 C: Y J" Q0 \
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LaTeX插图指南: |- E$ S: U% C% M% p1 u% J- ^" d% L
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一份不太简短的Latex介绍- R: U9 v$ ]/ \; E( n8 U" g1 w