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有没有同学会感觉复习了很多，但去看论文的时候总感觉自己做不到那么有条理的论文建模，自己分析了几个原因。首先，模型学习的还是不到位，这个也是肯定的了，还得学。其次，自己对建立模型的全过程没有很好的掌握；最后，没有很好的查文献资料，没有仔细的了解题目的背景知识。

针对以上问题，我觉得都很重要，有待解决。

自己也想总结一下数模论文，我应该做的有哪些工作，细化一下 ，已经有过一定的总结，在看了一些论文之后，自己再补充完善一下，毕竟计划做起来还是简单的，难在行动。

对未来工作的拆解

题目、简介、关键词

如何概括

1.如何精炼概括我们的工作、创新点，分两到三次

1）在解题前的计划后2）在第一个问题解决后修正3）在最后一个问题解决前修正

2.如何让团队成员明白我们准备怎么做，在解题前定下路线，并时刻进行

1）论文怎么写2）代码要解决什么问题

问题重述

如何写好问题重述

1.对题目进行拆解，在读题查资料阶段2.将拆解下来的因素按照结题思路重新拼装，分两次：1）在读题阶段2）在论文完成前修正

假设

如何写好假设

1. 怎么简化问题，抽象成一个简单但是又有意义的理想模型需要什么样的假设1）怎么弄简单，简单到能够简单解决并有一定的意义1）怎么弄复杂，复杂到能有一定的实际应用、经得起实践数据的检验2. 假设应该从哪找原因

模型建立

如何建好模型

最需要下心思的地方，大概需要1. 选择合适的模型1）文献搜集，是否有前人实践过的模型 and 什么模型适合

2.选择适合的自变量、因变量

1）如何筛选，怎么判断重要

3.确定自变量、因变量的影响关系1）定性关系2）定量关系3）多个单变量定量关系整合

4.对数据进行处理1）找数据2）预处理（找到数据采集的误差、归一化、插值、是否采用、可视化），如何交待给代码的同学

模型检验

1）检验什么

2）如何设计

解题顺序

数据处理题目的注意事项

事先要进行数据的预处理：

a. 不符合题意要求的数据需要被清理掉；(经验而言，必有需要处理的数据，不处理就会从头错到尾，各种难关纷纷上头)

b. SPSS拥有强大的处理数据能力，但没有能用在支撑材料的代码太少，应该辅助以Matlab、Python、C等工具；

让数据层次化显示，类别清晰，描述清晰，结构严谨；

美赛论文

与国赛不同的是除了需要写解题方案之外，还需要撰写信件、备忘录等多种形式用于展现解决方案（英文写作）；

但与国赛相同的是摘要－＞关键词－＞问题重述－＞建模－＞求解－＞模型优缺点－＞总结－＞参考文献，以及在选题中有一道需要物理知识储备的题目；

有一些题目的数据需要自己查；

可以先写中文版（所以需要留一天搞论文），借助翻译软件进行翻译，再复查，对不恰当的描述进行修改；

团队分工

编程手

a. 主要负责编程，建模手建模时与论文手一起写论文，处理数据;

b. 编完程序进行程序算法思想、求解过程说明；

c. 完成之后与论文手一起写论文；

建模手

a. 主要模型建立；

b. 总结模型，符号说明（先有个模型，完成建模后进行论文模型部分撰写）；

c. 模型建立结束之后与论文手一起写论文；

论文手 8

a. 主要论文攥写；

b. 数据清洗；

c. 编程与建模信息收集，资料查询；

赛前计划

1.三个人都要开始熟悉各类模型，理论理解、论文示例、代码造轮子等等。

2.大量阅读优秀论文，今早恰好看了几篇，愈发知道自己的不足，也有了相应的努力方向，路漫漫其修远兮。

3.准备暑假把python的建模应用学习一下，恰好对口专业。

4.扩充一下自己的建模软件技能包，lingo和SPSS。

5.强化数学功底，学习微积分、线性代数、概率论与数理统计的重点内容。

文章来源：数模乐园编辑整理，首发于数模乐园，未经允许，禁止转载

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