原数学建模竞赛流程

数学建模国赛奖项设置一、数学建模国赛简介全国数学建模竞赛（以下简称为数学建模国赛）是我国面向高校大学生的一项重要数学竞赛活动。

该竞赛旨在培养大学生的创新意识、团队协作精神和实际问题解决能力，已经成为全国高校数学教育的重要组成部分。

二、奖项设置及等级数学建模国赛奖项设置分为以下几个等级：1.全国一等奖：获奖比例约为5%；2.全国二等奖：获奖比例约为10%；3.全国三等奖：获奖比例约为15%；4.各省一等奖、二等奖、三等奖：获奖比例分别为各省参赛队伍的1%、2%和3%。

此外，各赛区还会设立优秀奖、组织奖等奖项。

三、获奖比例与奖金设置全国一等奖、二等奖、三等奖的获奖队伍将获得相应的奖金奖励，具体金额会因赛事年度和赛区不同而有所调整。

各省奖项的奖金设置同理。

四、参赛对象与组别划分数学建模国赛参赛对象为全国高校在校本科生、研究生。

竞赛分为两个组别：本科组和高职高专组。

每个参赛队伍由三名选手组成，选手可以跨专业、跨年级、跨学校组合。

五、竞赛流程与时间安排数学建模国赛通常分为预赛和决赛两个阶段。

预赛阶段，参赛队伍需在规定时间内完成一篇论文，论述自己对给定问题的建模分析和解决方案。

决赛阶段，参赛队伍需根据组委会提供的题目，在规定时间内完成论文。

六、如何提高获奖几率1.积累基础知识：熟练掌握数学、编程、统计等基本技能；2.注重团队协作：明确分工，保持良好的沟通与协作；3.培养创新意识：多参加课外学术活动，锻炼自己的创新思维；4.参加模拟竞赛：提前熟悉竞赛流程，提高应对能力；5.注重时间管理：合理规划比赛时间，保证论文质量。

通过以上措施，相信大家在数学建模国赛中取得优异成绩的可能性会大大提高。

数学建模介绍1 建模竞赛的由来从1938年以来由美国数学协会（Mathematical Association of America, MAA）每年举行一次大学生数学竞赛（即普特南数学竞赛），该竞赛由各大学自愿组队（每队三人）参加，属于纯粹数学竞赛，没有应用，不能使用任何资料和设备。

四十多年以后，该竞赛出现了一些实际问题：纯粹的数学竞赛限制了非数学系学生，影响了积极性；大多数学生对数学的实际应用问题感兴趣；竞赛不使用计算机等。

自1983年就有人提出应该搞一个普特南应用数学竞赛，经过多方论证，终于在1985年由美国应用数学学会（the Consortium for Mathematics and Its Applications, COMAP）、工业与应用数学学会（Society for Industrial and Applied Mathematics, SIAM）和运筹学学会（The Operations Research Society of America, ORSA）联合举办了第一届数学模型竞赛，这就是现在的美国MCM（Mathematical Contest in Modeling）。

第一届仅有美国国内的70所大学90个队参加，后来逐步发展为国际型的竞赛。

1988年北京理工大学的叶其孝教授访美时，同当时美国MCM的负责人B.A.Fusaro教授商定了中国大学生组队参赛的有关事宜，并于1989年北京、上海、西安等地的几所重点院校首次参加了美国的MCM，取得了好成绩。

1990年和1991年上海率先举行了“上海市大学生数学模型竞赛”，1992年4月西安市也举办了“第一届大学生数学模型竞赛”，1992年11月和1993年11月由中国工业与应用数学学会（China Society for Industrial and Applied Mathematics, CSIAM）组织举办了“全国大学生数学模型联赛”。

数学建模的流程一、问题提出。

1.1 这就好比咱们平常生活里啊，遇到个事儿，得先知道是个啥事儿对吧。

数学建模也一样，先得明确问题。

比如说要研究城市交通拥堵，那这就是个大问题，但具体怎么个堵法，哪些地方堵得厉害，这都得搞清楚。

不能稀里糊涂的，就像“丈二和尚摸不着头脑”那样可不行。

1.2 这时候呢，就得去收集各种信息啦。

就像侦探破案似的，到处找线索。

可以去实地考察，看看马路上车流量啥样，也可以查查相关的数据资料，这都是为了把问题的全貌给弄明白。

二、模型假设。

2.1 有了问题和信息之后啊，咱们就得做假设啦。

这假设呢，就像是给这个事儿定个规矩。

比如说研究交通拥堵，咱们假设车的行驶速度是均匀的，这虽然不完全符合实际，但能让这个事儿简单点，先把大框架搭起来嘛。

这就叫“先粗后细”，不能一开始就把事儿想得太复杂，不然根本没法下手。

2.2 假设也不是乱设的，得符合常理。

要是设个车能飞起来的假设，那这模型就乱套了。

咱们得根据实际情况，做一些合理的简化，就像画画一样，先勾勒出个大概的形状。

三、模型建立。

3.1 这时候就开始建立模型啦。

这可是个技术活，就像盖房子一样，得一块砖一块砖地砌。

比如说根据前面的假设，咱们可以用一些数学公式来表示交通流量和拥堵程度的关系。

可能是个很复杂的公式，但是别怕，只要前面的基础打得好，就像“万丈高楼平地起”，总能把这个模型给建起来。

3.2 在建立模型的过程中，还得考虑各种因素的相互作用。

就像一个生态系统似的，每个部分都影响着其他部分。

比如说车流量影响车速，车速又反过来影响车流量，这就得用一些巧妙的数学方法来处理。

四、模型求解。

4.1 模型建好了，就得求解啦。

这就像解一道超级大难题。

有时候可能有现成的数学方法可以用，就像走在一条熟悉的小路上。

但有时候呢，就得自己想办法，这就像在荒野里开辟一条新的道路一样困难。

可能要用到计算机软件来帮忙计算，就像请个小助手似的。

4.2 在求解的过程中，可能会遇到各种各样的问题。

数学建模流程数学建模是指通过材料、理论、方法等综合分析来获取问题的内在规律及其运行机制，并通过运用数学工具和算法来解决实际问题的过程。

数学建模流程主要包括问题分析、模型建立、模型求解和模型评价四个步骤。

问题分析是数学建模的第一步。

在这一步中，需要准确理解问题陈述，并确定问题的具体要求。

在分析问题时，要对问题的背景、目标、约束条件、变量等因素作适当的调研和分析。

问题分析的关键是抽象问题，即将实际问题转化为数学问题。

模型建立是数学建模的核心步骤之一。

在这一步中，需要根据问题的特点选择合适的数学模型。

数学模型由问题变量、约束条件以及目标函数等要素构成。

建立模型的过程需要运用数学知识和技巧，例如微积分、概率统计、线性代数等。

模型的建立要建立在严格的数学推理基础上，确保模型的合理性和准确性。

模型求解是数学建模的重要步骤之一。

在这一步中，需要确定求解模型的方法和算法。

数学建模常用的求解方法有解析法、数值法和优化算法等。

根据具体问题的特点和难度，在数学分析和计算机编程等方面运用相应的方法和技术进行求解。

求解模型的过程中，需要进行一系列的计算和推理，同时要对求解结果进行判断和验证，确保结果的可靠性。

模型评价是数学建模的最后一步。

在这一步中，需要对模型的结果进行评价和分析。

模型评价的目的是检验和验证模型的有效性和适用性。

评价模型的标准通常有模型拟合度、模拟误差、模拟精度等。

通过评价模型，可以得出结论和建议，为实际问题的决策和解决提供参考。

总体而言，数学建模是一个循序渐进的过程，需要将抽象的实际问题转化为数学问题，并运用数学知识和方法进行建模和求解，最后通过对模型结果进行评价和分析，得出相关结论和建议。

数学建模的流程不仅需要运用严谨的数学思维和逻辑推理，还需要具备良好的问题分析和综合分析能力，以及熟练的数学计算和计算机模拟技术。

只有在完整的数学建模流程中，才能得到准确、有效的问题解决方案。

数学建模国赛奖项设置摘要：一、数学建模国赛概述二、数学建模国赛奖项设置1.国家奖2.省级奖三、获奖比例及等级分布四、评奖标准及流程五、参赛建议与展望正文：一、数学建模国赛概述数学建模竞赛作为一项面向全球高校大学生的竞技活动，旨在通过对现实问题进行抽象、建模及求解，培养学生的创新意识、团队协作精神和实际问题解决能力。

在我国，数学建模竞赛已经成为一项具有广泛影响力的赛事，每年吸引了大量高校积极参与。

其中，全国大学生数学建模竞赛（简称“数学建模国赛”）是我国级别最高、影响力最大的数学建模竞赛。

二、数学建模国赛奖项设置数学建模国赛奖项主要分为国家奖和省级奖两个层次。

1.国家奖国家奖是数学建模国赛的最高奖项，分为一等奖、二等奖和三等奖三个等级。

其中，一等奖比例约为参赛队伍的1%，二等奖比例约为参赛队伍的5%，三等奖比例约为参赛队伍的20%。

国家奖的获奖证书由全国大学生数学建模竞赛组织委员会统一颁发，具有很高的荣誉性和权威性。

2.省级奖为了鼓励更多学生参与数学建模竞赛，提高各省份的竞赛水平，数学建模国赛还设置了省级奖。

省级奖分为一等奖、二等奖和三等奖三个等级，具体获奖比例由各省份根据实际情况自行确定。

省级奖的获奖证书由各省份的大学生数学建模竞赛组织机构颁发。

三、获奖比例及等级分布数学建模国赛的获奖比例及等级分布如下：- 一等奖：约1%- 二等奖：约5%- 三等奖：约20%省级奖的获奖比例及等级分布由各省份自行确定，但总体而言，获奖比例较国家奖有所提高，旨在鼓励更多学生积极参与。

四、评奖标准及流程数学建模国赛的评奖标准主要涉及以下几个方面：1.问题解决能力：参赛队伍能否对题目进行准确、深入的分析，以及能否提出切实可行的解决方案。

2.建模水平：参赛队伍在建模过程中所展现出的抽象思维、逻辑推理和创新能力。

3.论文质量：参赛队伍提交的论文是否结构清晰、论述严谨、数据可靠、图表美观。

评奖流程分为初评、复评和终评三个阶段，由具有丰富经验的专家学者组成评审委员会进行评审。

安徽大学江淮学院数学建模协会----数学建模基础知识竞赛策划书主办单位:安徽大学江淮学院委员会安徽大学江淮学院社团管理部承办单位：安徽大学江淮学院数学建模协会活动背景鉴于亲爱的学弟学妹，对于数学建模这一新接触的有关应用数学的活动形式的不了解，安徽大学江淮学院数学建模协会正在积极筹划一场关于数学建模基础知识竞赛，旨在增强同学们对于数学建模的了解，积极参与数学建模活动，把自己成长为：文能提笔安天下，武能骑虎定乾坤的文武全才。

下面是对于本次竞赛活动的简要介绍。

活动内容本次活动分为初赛和决赛两个阶段：初赛：活动形式：以论文形式上交上交时间：2013.12.9日18:00—18:30上交地点：主教学楼一楼大厅论文要求：论文的标题采用四号黑体，一级目录采用小四黑体，正文采用五号字体，行间距为单倍行距。

论文题目自选，A4纸打印，字数至少两千字。

注：论文内容是关于数学建模相关的基础知识（如：数学建模的发展史，用到的相关软件：matlab、lingo等），同学们可以在网上查找，将查找的资料组织成自己的语言写成论文。

决赛：参赛选手：从初赛的论文中选出优秀作品的团队参加决赛活动形式：数学建模基础知识竞赛（主要是关于计算机基础知识）活动时间：2013.12.12日18:00活动地点：北区学术报告厅参与人员：全院全体学生一.宣传安排1、以海报形式宣传2、通知各班班长进行本班宣传3，校园主干道LED屏幕二.活动流程1、2013.12.9日18:00主教学楼一楼大厅收论文2、2013.12.12日18:00数学建模基础知识竞赛，秘书部做好签到工作3、本次比赛以团队形式参加，每队3人（设队长一名）。

从初赛的论文中选出优秀作品的团队进入决赛，决赛题目分为必答题、可答题、抢答题。

三、后续工作1、赛后场地清理，设备归还2、学员后期提交培训心得注意事项1.全体工作人员需要服从统一调配，依照计划履行好各自的职责，活动中出现任何问题，通报负责人及时解决，确保活动顺利开展。

数学建模步骤及过程以数学建模步骤及过程为标题，写一篇文章。

一、引言数学建模是一种通过数学方法解决实际问题的过程。

它将实际问题抽象化，转化为数学模型，并利用数学工具进行分析和求解。

本文将介绍数学建模的一般步骤及具体过程。

二、问题定义数学建模的第一步是明确问题，并将问题转化为数学语言。

在这一步，需要仔细研究问题的背景和条件，并明确问题的目标和约束。

通过对问题进行分析和理解，确定所要建立的数学模型的类型。

三、建立数学模型在问题定义的基础上，需要建立数学模型来描述问题。

数学模型由变量、参数和约束等组成。

变量是模型中需要求解的未知量，参数是已知的常数，约束是模型中的限制条件。

根据问题的特点，可以选择不同的数学方法和工具，如微积分、线性代数、概率论等来建立模型。

四、模型求解建立数学模型后，需要对模型进行求解。

求解的方法根据模型的类型和复杂程度而定。

可以采用解析解法、数值解法或优化算法等来求解模型。

在求解过程中，需要选择合适的算法，并进行计算和验证。

五、模型分析在模型求解完成后，需要对结果进行分析和评估。

分析结果的合理性和可行性，并与实际问题进行比较。

如果结果符合实际情况，那么模型就是有效的。

如果结果与实际情况存在差异，需要对模型进行调整和改进。

六、模型验证为了保证模型的准确性和可靠性，需要对模型进行验证。

验证的方法可以是对模型进行实验或与实际数据进行比较。

通过验证可以检验模型的有效性，并发现模型中存在的不足和改进的空间。

七、模型应用经过验证的模型可以应用于实际问题中。

根据模型的结果和分析，可以得出问题的解决方案，并进行决策和实施。

在应用过程中，需要考虑模型的局限性和可行性，并及时进行调整和优化。

八、模型评价在模型应用的过程中，需要对模型进行评价。

评价的指标可以是模型的精确度、稳定性、可解释性等。

通过评价可以判断模型的优劣，并为后续的建模工作提供参考。

九、总结数学建模是一种重要的工具和方法，可以帮助我们解决实际问题。

数学建模通俗来讲就是利用数学方法针对具体问题建立数学模型的过程，我将通过以下两点为大家介绍：一、数学建模的步骤：1、模型准备：明确赛题的类别2、模型假设：在特定场景下利用合理的假设进行简化和规范，进而达到某种目的3、模型建立：利用算法对特定问题建立数学模型4、模型求解：重视求解的中间过程，要放数据，最好对数据进行预处理，要对模型的关键参数进行求解，列结果5、模型分析：也叫结果分析，一是浅层分析看结果说话，把结果直接说出来，另一种需要深层分析，把得出的结果解释到实际的生活当中6、模型检验：可行性，正确性，误差，精度等7、模型应用：有没有可推广性（可有可无）二、数学建模解决的问题类型1、数据处理：A：插值拟合：对数据进行补全和基本趋势的分析B：小波分析、聚类分析（高斯混合聚类、K-均值聚类）：主要是用于诊断数据异常值的剔除C：主成分分析、线性判别分析、局部保留投影等：主要用于多维数据的降维处理，减少数据冗余D：均值、方差分析、协方差分析等统计方法：主要用于对数据的截取或者特征选择2、关联与分析：A：灰色关联分析(用于样本点数据较少)B：典型相关分析：那些因变量之间联系比较紧密3、分类与判别：A：距离聚类：常用于坐标点的分类B：关联性聚类C: 层次、密度等聚类D：贝叶斯判别：统计判别方法E：费舍尔判别：训练的样本较少F：模糊识别：分类的数据点比较少4、评价与决策：A:模糊综合评价：评价优、良、中、差,不能排序B:主成分分析法：评价多个对象的水平并排序，指标间关联性很强C:层次分析法：做决策，通过指标，综合考虑做决定D:数据包络分析法：优化问题，对各省发展状况进行评判、E：秩和比综合评价法：评价各个对象并排序，指标间关联性不强F：神经网络评价：适用于多指标非线性关系明确的评价G：优劣解距离法（TOPSIS法）H：投影寻踪综合评价法：揉合多种算法，比如遗传算法、最优化理论I：方差分析、协方差分析等·方差分析：看几类数据之间有无差异，差异性影响，例如：元素对麦子的产量有无影响，差异量的多少；（1992年作物生长的施肥问题）J：协方差分析：有几个因素，我们只考虑一个因素对问题的影响，忽略其他因素，但注意初始数据的量纲以及初始情况。

数学建模的七个步骤
1. 确定问题和问题的约束：首先需要确定问题的具体意义、情境和约束条件，
明确要解决什么问题，以及该问题所涉及的限制条件和假设。

2. 收集相关数据和信息：收集和整理有关问题的数学和非数学相关数据和信息，包括现有的已知条件、相关文献、研究报告等。

3. 建立数学模型：根据问题的具体情况和要求，选择适合的数学方法和模型，
建立数学表达式和方程，完成数学模型的构建。

4. 模型分析和求解：对建立的数学模型进行分析和求解，深入了解问题背后的
规律、关系和性质。

其中可能涉及到计算机程序和数值解法，进行模拟计算和实验验证。

5. 模型评价和优化：评价模型的准确性、稳定性和实用性，优化模型的性能和
效果。

6. 模型实现和应用：将已建立、分析、求解、评价和优化过的数学模型应用到
实践中，解决实际问题。

7. 结果通报和总结：将模型解决的结果、意义和应用体现反馈到问题的相关部门、领域和社会大众中，总结和推广研究成果。