相信很多同学目前在准备数学建模阶段中，在队伍里主要负责建模部分，感觉对于建模的准备有些迷茫，学习中给的自己支配的时间比较多，感觉自己无法有效利用这些时间，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，一般而言，建模选手也是编程选手也是论文写手。
不要过分强调建模方法，兼顾三种能力更有助于题主取得较高名次。
至于建模能力的提高，主要要强化运筹学中的规划问题，一个好的数学模型都有着好的优化目标、约束方程。
针对这类问题，数乐君给同学们总结了如下几个原因，喜欢的点赞转发哦。
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。
一些经典的模型是肯定需要掌握的，这也就是一些基本的方向，然后在这个大方向上去细化你的模型。其次，我觉得数学建模更考验的，是去搜集资料，寻找最合适的模型的能力，因为其实短短几天一般人并不能创新出一个自己的模型。
数学建模主要依赖于“利用计算机进行数据分析和数值模拟能力”。
建模竞赛一般是大二的同学参加，可见知识主要基于《高等数学》、《线性代数》以及《概率论与数理统计》。近几年所出的关于热学的赛题，涉及了《数学物理方程》。
从大的方面来说，数据分析方法是需要用的。简单统计方法已经不够用了，要掌握“最小二乘法”、“多元回归方法”、“时间序列方法”、“主成份分析方法”。再高大上一点的有“傅里叶变换法”、“小波变换法”、“经验模态分解方法”
最好的模型是方程。而跟运动、变化、发展有关的就是微分方程。建议花点时间学习一下《常微分方程》，得知道线性方程是如何求解的，高数学得那点内容不够用。非线性的问题求解不出来，只能依靠数值模拟了，所以Matlab是要懂的。
建模选手：
1、能认真审题，判断题目的类型。
2、需要学习足够的模型，并且需要清楚明确知道并且可以向队友解释清楚各个模型的推导过程、数学式，并且可以让写作的同学有东西写。
3、会使用一些绘图软件绘制基本的图形（例如：流程图、思维导图、几何图、力学分析图、生动化的模型解释图，这往往会给论文增加意想不到的亮点。）
计算选手：
1、可以不强求精通大量的编程软件，但是一定需要熟悉掌握其中一个（例如：Matlab）而且要主动学习并且掌握一些算法，会自己编写或者积累一些算法，会搜捕网上的现成代码，分类储存好，以备下次用上，可以直接打开食用。
写作选手：
1、广泛阅读优秀论文，注重论文的排版，要求对比赛论文的格式十分的清楚，不要呆板的套用模板，要略带一些创新。（美赛的话，强烈推荐学习Latex）
2、对一些数学模型有一定的了解，不需要太深，但是需要知道每个模型用来可以解决什么问题就行。
下面简单罗列一些基本的模型与算法：
多元线性分析模型
图论模型
最短路模型
Floyd算法模型
拟合、差值模型
因子分析模型
聚类分析模型
神经网络模型
层次分析法模型
模糊数学综合评价模型
Logic回归模型
粒子群算法模型
时间序列模型
模糊综合评价模型
好了，今天给同学们分享的就是关于建模方面的全部干货，在建模中担任建模手的请点赞，编程手的请在看，写作手的请评论。
距离钉钉杯大数据挑战赛报名仅剩8天
赛题方向就是大数据分析和挖掘，和传统大数据相比，难度适中，适合各种基础的学生学习提高。更重要的是，数学建模国赛、美赛及数维杯数学建模等竞赛中，每年就是逐步出现数据分析和数据挖掘题型，和数学建模竞赛衔接较大，有数学建模基础更容易参赛，参加这次九月份国赛的，不容错过。
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