??數(shù)學(xué)建模就是根據(jù)實(shí)際問(wèn)題來(lái)建立數(shù)學(xué)模型，對(duì)數(shù)學(xué)模型來(lái)進(jìn)行求解，然后根據(jù)結(jié)果去解決實(shí)際問(wèn)題。

??當(dāng)需要從定量的角度分析和研究一個(gè)實(shí)際問(wèn)題時(shí)，人們就要在深入調(diào)查研究、了解對(duì)象信息、作出簡(jiǎn)化假設(shè)、分析內(nèi)在規(guī)律等工作的基礎(chǔ)上，用數(shù)學(xué)的符號(hào)和語(yǔ)言作表述來(lái)建立數(shù)學(xué)模型。

那我們?cè)趺从霉潭ǖ奶茁愤M(jìn)行建模，之后拿獎(jiǎng)呢？

還沒(méi)有開始建模我們?cè)趺礈?zhǔn)備建模呢？

??建模說(shuō)白了就是要交一篇論文上去，你論文水平越高，拿獎(jiǎng)的概率越大。而對(duì)于初學(xué)者，對(duì)于科研都沒(méi)有很熟悉，沒(méi)有基本的套路，也就是懵逼了。其實(shí)不要慌，論文主要就分為兩個(gè)部分，一是寫，第二個(gè)就是做實(shí)驗(yàn)。對(duì)于寫文章，也是有套路的，跟寫八股文差不多，一開始要引出來(lái)，就像你今天去哪個(gè)食堂吃的飯呀，這個(gè)時(shí)候你得想你為啥要吃飯？因?yàn)轲I了，之后就是你為啥去那個(gè)食堂吃飯？因?yàn)楸阋耍贸缘鹊?，也就是介紹自己的方法，之后你的說(shuō)你自己的方法好呀，不好也得說(shuō)好呀，那怎么評(píng)判我的方法是不是好呢？那不得做點(diǎn)實(shí)驗(yàn)對(duì)比一下子，做個(gè)靈敏度分析分析穩(wěn)定，牛逼。

??還有一點(diǎn)就是作圖做表，就像你飯好吃，實(shí)惠，但是丑，跟屎長(zhǎng)一樣，即使很香，你也不想吃。我記得我之前的一篇做海浪的文章就是，啥也沒(méi)做出來(lái)，表面功夫做足，也拿了個(gè)二等獎(jiǎng)。

建模論文例圖展示

建模論文例圖展示

??所以最大的套路我覺得還是包裝，至少是蠻重要的一個(gè)套路。

??知道了這些比較套路的東西之后，也還是要弄點(diǎn)干貨的，不然你到時(shí)候怎么混都不知道，基本算法怎么使用都不知道怎么能行呢？想套路評(píng)委都套路不了，這里給大家提供福利了。

資料代碼目錄

??這里提供的資料還是蠻多的，里面的資料都附有完整代碼和文章解釋，相對(duì)來(lái)說(shuō)是比較全面的，是網(wǎng)上的一位小哥整理的，這里我將他打包整理，并壓縮，放入百度云網(wǎng)盤里面了，方便非百度云會(huì)員的同學(xué)下載。

資料目錄

• 《MATLAB 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個(gè)案例分析》
• 《基于MATLAB的高等數(shù)學(xué)問(wèn)題求解》
• 模擬退火算法-最優(yōu)路徑
• 層次分析法(AHP)
• 元胞自動(dòng)機(jī)(Cellular Automata)
• 模糊數(shù)學(xué)模型(Fuzzy Mathematical Model
• 目標(biāo)規(guī)劃(Goal Programming)
• 圖論(Graph Theory)
• 灰色系統(tǒng)建模(Grey System)
• 啟發(fā)式算法(Heuristic Algorithm)
• 免疫算法(Immune Algorithm)
• 整數(shù)規(guī)劃(Integer Programming)
• 《MATLAB智能算法案例》(Intelligence Algorithm)
• 插值(Interpolation)
• 線性規(guī)劃(Linear Programming)
• 多元分析(Multivarite Analysis)
• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network)
• 非線性規(guī)劃(Non Linear Programming)
• 常微分方程(Oridinary Differential Equation)
• 偏微分方程(Partial Differential Equation)
• 偏最小二乘法(Partial Least Squares)
• 《模式識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí)》(Pattern Recognition and Machine Learning)
• 回歸分析(Regression Analysis)
• 時(shí)間序列模型(Time Series)

??現(xiàn)在人工智能，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比較火，建議大家還看點(diǎn)相關(guān)視頻，到時(shí)候說(shuō)不定也能說(shuō)上幾句，做個(gè)拓展。這里附上鏈接。Matlab與機(jī)器學(xué)習(xí)入門 進(jìn)階與提高 13課

建模五步法

• 第一步:提出問(wèn)題. 大家可能會(huì)想,題目不是已經(jīng)給出問(wèn)題了嗎? 是的,但是這里的提出問(wèn)題是指：用數(shù)學(xué)語(yǔ)言去表達(dá)。首先，題目一定要通讀若干遍，“看不懂，讀題目；看不懂，讀題目”，如此反復(fù)循環(huán)的同時(shí)查閱相關(guān)資料。這通常需要大量的工作，而且要根據(jù)題目的特點(diǎn)做一些假設(shè)。 看的差不多了，就開始用數(shù)學(xué)形式提出問(wèn)題，當(dāng)然，在這之前，先引用或者定義一些專業(yè)術(shù)語(yǔ)。 接下來(lái)進(jìn)行符號(hào)說(shuō)明，統(tǒng)一符號(hào)（這點(diǎn)很重要，三個(gè)人之間便于溝通，論文便于展現(xiàn)），并列出整個(gè)問(wèn)題涉及的變量，包括恰當(dāng)?shù)膯挝?，列出我們已知或者作出的假設(shè)（用數(shù)學(xué)語(yǔ)言描述，比如等式，不等式）。 做完這些準(zhǔn)備工作后，就開始正式提出問(wèn)題啦。用明確的數(shù)學(xué)語(yǔ)言寫出這個(gè)問(wèn)題的表達(dá)式，加上之前的準(zhǔn)備工作，就構(gòu)成了完整的問(wèn)題。 這部分的內(nèi)容反映到論文結(jié)構(gòu)上，相當(dāng)于前言，問(wèn)題提出，模型建立部分。注意，剛開始建立的模型很挫沒(méi)關(guān)系，我們隨時(shí)可以返回來(lái)進(jìn)行修改的。
• 第二步:選擇建模方法. 在有了用數(shù)學(xué)語(yǔ)言表述的問(wèn)題后，我們需要選擇一個(gè)或者多個(gè)數(shù)學(xué)方法來(lái)獲得解。 許多問(wèn)題，尤其是運(yùn)籌優(yōu)化，微分方程的題目，一般都可以表述成一個(gè)已有有效的標(biāo)準(zhǔn)求解形式。這里可以通過(guò)查閱相關(guān)領(lǐng)域的文獻(xiàn)，獲得具體的方法。為什么不是查閱教材呢？基本上教材講的都是基礎(chǔ)的，針對(duì)特定問(wèn)題的，教材上一般找不到現(xiàn)成的方法，但是教材依然是很重要的基礎(chǔ)工具，有時(shí)候想不出思路，教材（比如姜啟源那本）翻來(lái)翻去，會(huì)產(chǎn)生靈感，可以用什么模型。
• 第三步:推導(dǎo)模型的公式. 我們要把第二步的方法實(shí)現(xiàn)出來(lái)，也就是論文的模型建立部分。我們要對(duì)建立的問(wèn)題進(jìn)行變形，推導(dǎo)，轉(zhuǎn)化為可以運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn)方法解答的形式。這部分通常是借鑒參考文獻(xiàn)的過(guò)程，做一些修改，以適應(yīng)本題的情況。
• 第四步:求解模型. 這里是編程的隊(duì)友登場(chǎng)的時(shí)刻了。統(tǒng)計(jì)模型：SPSS,Eviews，Stata ，都是菜單式操作，easy的。數(shù)據(jù)分析：R，數(shù)據(jù)庫(kù)SQL Server，IBMDB2微分方程：Maple,Mathematic,MATLAB運(yùn)籌規(guī)劃：Matlab，Lingo智能算法：Matlab，R時(shí)間序列：統(tǒng)計(jì)模型中的那些軟件，或者R，Matlab 圖像處理：Matlab，C++總結(jié)： Matlab是必須的，再來(lái)個(gè)SPSS，一般情況下夠用了。
• 第五步:回答問(wèn)題. 也就是論文的討論部分。這部分是對(duì)你整篇論文成果的總結(jié)，一定要寫的有深度。除此之外，通常還要寫上一些靈敏度分析，如果是統(tǒng)計(jì)模型的話，要有模型檢驗(yàn)。論文通常會(huì)需要畫一些圖表，可以使用Matlab、R等軟件來(lái)畫跟數(shù)據(jù)有關(guān)的圖，使用Visio或者PPT畫流程圖之類的圖。

資源鏈接

• 如何準(zhǔn)備數(shù)學(xué)建?！緡?guó)賽】【美賽】？

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