Martian148's blog
martian148
2025-05-26
目录

参赛准备

# ABC 赛题准备

# A 题偏向物理/工程类

  • 专业性较强，往往有标准答案，非本专业不建议选择
  • 需要更具物理定理使用微分方程和偏微分方程模型
  • 神经网络/遗传算法等求较优解的启发式算法一般不适用

# B 题题型不定

# C 题偏向经管/运筹/统计/数据分析类

  • 赛题比较开放易读懂
  • 运筹优化类问题一般没有严格最优解
  • 数据往往需要自己找

# 检索技巧

# 完全匹配搜索：查询词的外边加上双引号 “”

image.png

image.png

# 标题包含关键词：查词前加上intitle:

image.png

# 查询词后空格再输入 filetype:文件格式(doc/pdf)

image.png

# 查询词后面加空格后加减号与关键字

例如：线性规划 filetype:pdf -百度文库

# 查文献

# 知网

先看硕博士论文

按照被引率排序

使用高级检索：

image.png

# 谷歌学术

# Open Access Library

# 找数据

# 优先在知网，谷歌学术等平台搜索

# 国家统计局

最权威，最全面的资料

其他国家部门网站大多都有数据分页

# awesome-public-datasets

github 上门的一个项目，包含了经济、地理、能源、教育等所有你想到的领域的数据

awesome-public-datasets (opens new window)

# EPSDATA 平台

不仅有数据，有大量数据分析处理过的数据结果，收费的，可以申请 7 天的免费使用

EPSDATA (opens new window)

# 数据预处理

# 缺失值

  • 缺失太多：例如调查人口信息，发现 “年龄” 这一项缺失了 40%，就直接把该项指标删掉
  • 最简单处理：均值，众数插补
  • Newton 插值法： 根据公式，构造近似函数，补上缺失值，普遍适用性强 适用赛题：热力学温度、地形测量
  • 样条插值法： 用分段光滑的曲线去差值，光滑意味着曲线不仅连续，还有连续的曲率 适用赛题：零件加工、水库水流量，没有突变的数据

# 异常值

  • 样本中明显和其他数据差异很大的数据，例如：一群人的身高数据中有 3 米 2 的

  • 正态分布 3σ3\sigma 原则： 数值分布在 (μ−3σ,μ+3σ)(\mu - 3\sigma, \mu +3\sigma) 中的概率为 99.73%99.73\% ，其中 μ\mu 为平均值，σ\sigma 为标准差 如果数据值不在 (μ−3σ,μ+3σ)(\mu - 3\sigma, \mu +3\sigma) 内，我们认为是异常值 使用题目：总体符合正态分布，例如：人口数据、测量误差、生产加工质量、考试成绩等

  • 画箱型图 image.png

    把数据从小到大排序，下四位数 Q1Q_1 是排 25%25\% 的数值，上四分位数 Q3Q_3 是排第 75%75\% 的数值 四分位距 IQR=Q3−Q1IQR = Q_3-Q_1 也就是排名第 75%75\% 的减去第 25%25\% 的数值 正态分布类似，设置一个合理区间，在区间之外的就是异常值 一般来说，设置 [Q1−1.5×IQR,Q3+1.5×IQR][Q_1-1.5\times IQR, Q_3 +1.5\times IQR] 内为正常值 适用题目：普遍适用

# 建模全过程

# 什么是模型？

打开《大学物理》，里面的某一节，就是一个建模过程

  • 有理论基础
  • 有推导过程
  • 有最终结果
  • 以文字描述、数学公式、图像表格展现出来

你需要学会如何开车，但是暂时还不需要学会造车修车的原理！

  • 比赛开始后先查文献，一切以现有的他人成果为基础
  • 看不懂原理没关系，把论文 ”编写“ 出来就行

整篇论文，很多思路、模型等都是从参考文献和书籍搬过来的

# 建模论文

# 一篇完整的数模论文

  • 内容摘要（最重要）、问题重述、模型假设、符号说明、模型建立与求解（最长）、模型的优缺点与改进的方法、参考文献和附录
# 摘要：最重要

阅读完摘要，就知道论文研究的问题、用了什么方法、求得了什么结果，以及每一部分的大致步骤

# 问题重述

将题目简述一遍即可，并不重要。注意不要复制粘贴，避免查重

# 模型假设和符号说明

好的假设能让你事半功倍

例如某一年太阳投影的问题，影子长度与地球公转也有关系，但地球公转的对影长的影响远远小于自转的，可以在模型假设里说明 ”忽略公转对影长的影响“

符号说明将论文中定义的重要符号

# 模型的建立

一组公式，和对公式中每个变量的解释，就是一个模型

先查阅资料，看着资料，用自己的话复述一个简单的模型，再根据题目中的约束条件去一步步修改模型，把题目中的变量带入到模型中去

image.png

# 模型的求解

例如：上文我们所建立的最短路模型，查阅资料可知单元最短路径的常用算法是 Dijkstra 算法，那么模型的求解过程可以把资料上的用自己话复述一遍：

image.png

需要注意的是，必须根据赛题解释清楚 ”起始点“ 在本问题中究竟是什么、算法里的 ”节点“ 在本题中的实际意义是什么、最短路径意味着什么

# 不同小问

并不是针对题目的每一问都要建立一个模型

如果没小问之间具有相似性，仅仅是增加了约束条件的话，完全可以全文建立一个模型，再针对每一小问进行模型改进

# 模型的优缺点与改进办法

这一部分不是必须的，可以简单分析一下前文模型的优缺点，若没有改进方法也可以不写

结合查到的文献，分析正文中模型常用再上面哪种问题，又与本文所求解的问题有何区别

# 参考文献

格式一定要规范

知网检索结果右侧有引用按钮，打开后复制即可

image.png

# 附录

附录里要写出正文中求解时用到的代码

一定不要把网上搜到的代码直接复制粘贴

把查到的代码里变量名换一换就不会被查重

# 论文

# 整体排版

image.png

各级标题与正文层次分明

  • 一般标题级别不超过三级
  • 正文中文字体设置宋体、英文 Times New Roman

正文排版紧凑，看起来充实，没有大片空白

  • 避免图片过大导致出现大片空白，且不要留有空行

表格与图片

  • 表格用标准的三线表
  • 表的标题放在表的上方，图名放在图的下方

image.png

公式编辑

  • 推荐 mathpix，或者用 word 的公式编辑器
  • 公式需要解释每个变量的意义，重要的公式后面带有编号

# 标题怎么写

基于 XXX 模型的 XXX 问题研究

读完标题，就能知道本文建的是上面模型

  • 简明扼要，符合规范，便于检索
  • 尽量使用大家都知道的词语

避免出现公式、非公知公用的缩写

字数限制在一行内

基于 XXX 模型/算法 的 XXX 问题研究

  • XXX 模型就是正文里的核心模型
  • XXX 问题就是赛题的中心词
  • 不要使用过多的修饰词

image.png

# 摘要怎么写

基本要求

  • 摘要是对论文的概括总结
  • 让评阅老师读完摘要就知道本文解决的问题，建立的模型和求解结果

注意事项

  • 不要加图或表格
  • 控制在 3/4 页到一页，字数大约 800~1100

image.png

# 开头段

本文主要研究了 XXX 问题。根据 XXX，利用 XXX 模型/方法，求解出 XXX

  • 第一句：说清楚研究的问题
  • 第二局：说清全文采用的模型/算法、采取的操作
  • 开头段不要写详细的求解结果

image.png

# 中间段模板

针对问题一，考虑/根据 XXX，...，建立 XXX 模型/利用 XXX 方法，... 求解出 XXX

一定要写清楚结果！！！

  • 优化类、预测类和物理类的题目，要明确写清数值
  • 要求提供建议或评价的题目，要明确写清结论和数据依据，但不要有表格，数据过多可说明数据见附录

image.png

# 总结

如果写完后摘要超过一页了，可以不写

不要重复累赘前面写过的内容

写一些本文的特色、自夸的词语

image.png

# 关键词

关键词一般 4∼64\sim 6 个

使用的算法和模型、大家都知道的专业词语、问题的关键词

中间以空格分开

image.png

第三章：整值函数

←

最近更新
01
Java基础语法
05-26
02
开发环境配置
05-26
03
pink 老师 JavaScript 学习笔记
05-26
更多文章>
Theme by Vdoing | Copyright © 2024-2025 Martian148 | MIT License