数学建模--比赛

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目录

1.学习内容

2.参赛须知

1）参赛作品的组成

2)参赛作品的提交

3.软件安装

4.注意事项

5.选题

（1）排除读不懂到的题目

（2）定题

6.搜索技巧

（1）直接搜索内容与标题不会完全匹配

（2）加入“”使内容完全匹配

（3）加入title：使标题完全匹配

（4）搜索pdf文件

（5）去掉百度文库

7.查文件

（1）看知网的论文，不必看外网，被引用次数是关键

（2）其他网站

8.数据来源

（1）查数据平台

9.数据处理

（1）处理缺失值

（2）处理异常值

10.建模过程

（1）什么是模型

（2）建模过程

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1.学习内容

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2.参赛须知

以2021年为例

官网：全国大学生数学建模竞赛 (mcm.edu.cn)

1）参赛作品的组成

各参赛队提交的参赛作品一般由“参赛论文”和“支撑材料”两部分构成。

其中值得提醒的一些要求是：

（1）参赛论文中不能包含承诺书和编号专用页。文件格式只能用 PDF 或 Word 格式之一（建议用 PDF 格式），不要压缩。 

（2）支撑材料是能够对参赛论文中模型、结果和结论起补充支撑作用的必要资料。通常应包含所有可 运行的源程序代码、参赛队查阅并使用的数据及难以从公开渠道查询的相关资料等。所有必要内容需使用 WinRAR 压缩为一个文件（ZIP 或 RAR 格式）。

可先将需要上传的支撑材料放置在一个文件夹内（文件夹和文件命名不可出现与参赛队有关的信息），然后使用压缩工具对该文件夹进行压缩得到支撑材料压缩文件。 

（3）如需提交支撑材料，参赛论文应与支撑材料分开，以两个独立文件的形式分别通过客 户端对应功能提交。

（4）竞赛管理系统对参赛论文和支撑材料的文件名不做要求。参赛队在提交参赛论文和支撑材料后，系统将自动根据报名信息对文件重新命名。有关参赛队号及论文编号之间的对照关系仅用于赛区对参赛作品的备案。

（5）源程序除应作为附录放入参赛论文中之外，还应放入支撑材料中。

2)参赛作品的提交

参赛作品的提交包括三个部分，分别为参赛作品MD5码、电子文档和纸质版的提交。

（1）各参赛队务必在2021年9月12日22:00前将“参赛论文”和“支撑材料”对应文件的MD5码通过客户端对应功能上传到竞赛管理系统，过时无效。

所有参赛队必须在9月12日20:00之前通过客户端内已经集成的功能完成“参赛论文”及其“支撑材料”电子版MD5码的生成。9日18:00至12日20:00之间可由客户端多次上传MD5码。12日20:00至22:00之间最多只允许上传1次。

请特别注意，只要对电子文件进行了打开保存操作（含自动保存），文件对应的MD5码都将发生改变，必须将新的MD5码在12日20:00之前再次通过客户端上传到竞赛管理系统。

（2）各参赛队务必在2021年9月12日22:00至13日20:00之间，将已上传到竞赛管理系统的MD5码对应的“参赛论文”与“支撑材料”电子文档通过客户端对应功能上传至竞赛管理系统，过时无效。

此外，还需按所在赛区组委会要求提交必要材料，以备核查。

（3）在竞赛结束前，请各参赛队按照《全国大学生数学建模竞赛论文格式规范》（可参见投稿《干货丨建模论文写作技巧来啦》）中的要求打印与参赛论文电子文档完全一致的纸质论文（包括参赛论文中的附录内容，但不包括支撑材料中除源程序之外的其他内容）。同时打印承诺书和编号专用页，签字后附在论文之前一并装订。将装订好的纸质论文提交所在学校负责人，经统一汇总、核对后在规定时间内送交赛区组委会

（某些赛区不要求参赛队提交纸质论文，而由赛区组委会代为打印，需按赛区组委会要求执行）

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3.软件安装

软件一定要和队友版本一致

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4.注意事项

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5.选题

（1）排除读不懂到的题目

（2）定题

做到一半做不出来，即使编也要交一篇论文！!

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6.搜索技巧

（1）直接搜索内容与标题不会完全匹配

（2）加入“”使内容完全匹配

（3）加入title：使标题完全匹配

（4）搜索pdf文件

（5）去掉百度文库

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7.查文件

（1）看知网的论文，不必看外网，被引用次数是关键

官网：中国知网 (cnki.net)

高级检索

（2）其他网站

谷歌学术镜像：谷歌学术镜像_Google镜像站 (3822808.com)

Open Access Library：Open Access Library (OALib)

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8.数据来源

（1）查数据平台

国家统计局：国家数据 (stats.gov.cn)

awesome-public-datasets：awesome-public-datasets · GitHub Topics

EPSDATA平台：EPSDATA官网 (epsnet.com.cn)

国家信息中心：国家信息中心互联网门户网站 (sic.gov.cn)

kaggle：Kaggle：您的机器学习和数据科学社区 --- Kaggle: Your Machine Learning and Data Science Community

和鲸社区：和鲸社区 - Heywhale.com

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9.数据处理

（1）处理缺失值

（2）处理异常值

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10.建模过程

（1）什么是模型

（2）建模过程