2024数学建模国赛选题建议+团队助攻资料（已更新完毕）

news2024/11/13 9:34:37

一、题目特点和选题建议

二、模型选择

1、评价模型

2、预测模型

3、分类模型

4、优化模型

5、统计分析模型

三、white学长团队助攻资料

1、助攻代码

2、成品论文PDF版

3、成品论文word版

9月5日晚18：00就要公布题目了，根据历年竞赛题目，可以分析A/B/C/D/E题目大概的类型，提前了解题目特点，在选题上就不会浪费过多时间。下面总结了一下5个题目各自的特点，大家可结合自己的专业和特长进行选择。

一、题目特点和选题建议

A题：主要涉及物理/数学/工程类问题，这类题目相对来说属于比较难的题目，专业性比较强。可能会涉及物理学模型，如弹性力学、流体力学等专业问题，需要熟练掌握物理学、微积分、线性代数等知识。如果不是准备充分，专业对口，不建议直接选择A题，因为可能会花费很多时间在理解题目上。

B题：一般综合性较强，涵盖领域广泛，内容多变。优化类问题是每年必出的题型，常见的模型包括整数规划、线性规划、非线性规划、单目标和多目标规划、遗传算法等。建议关注优化类问题及其相关模型，同时也要了解和掌握图论、机器学习等其他可能涉及的领域。B题相对于A题来讲会简单一点，最起码题目能够读懂。

C题：近些年偏向经济/管理/统计/数据分析类问题，这类题目一般背景比较贴近生活，开放性强，理解起来较为容易，相对于AB题会简单，所以一般选择C题的人最多，所以获奖容易，出彩难。一般没有严格最优解，结果合理即可。什么都不会的小白可以直接选择C题，但C题如果想要出彩一定要有严谨的数据处理与分析过程，并且论文写作水平要高。

D题：一般为优化类问题，这是每年必出的题型。解决这类问题一般会用到整数规划、线性规划、非线性规划等模型。

E题：一般为分类或聚类问题，难度适中。题目可能涉及到数据挖掘、机器学习等领域。可能会涉及各种分类或聚类模型，例如k-均值聚类、决策树分类、支持向量机分类等。

总结：通过分析5个题目的特点，可知数学建模常用的模型大概可以分为五大类——评价模型、预测模型、分类模型、优化模型、统计分析模型。

二、模型选择

1、评价模型

在数学建模中，评价模型是比较基础的模型之一，通常根据问题的特点和需求，设计合适的评价标准和指标，对不同方案或模型的性能进行评估和比较，以帮助做出决策。典型模型包括：层次分析法、模糊综合评价、熵值法、TOPSIS法、数据包络分析、秩和比法、灰色关联法。

2、预测模型

在数学建模比赛中，预测模型可以根据给定的数据集或者特定规律，构建合适的数学模型，进行未来趋势预测，从而帮助做出决策或规划。常用的预测模型算法如ARIMA预测、指数平滑法、灰色预测模型、马尔科夫预测、回归分析预测、机器学习预测等。

3、分类模型

数学建模的分类模型是指根据已知的分类标号将输入的数据集建立分类的数据挖掘方法。分类的目标是将数据的每个个案都尽可能准确地预测到一个目标分类中。数学建模中常用的分类模型有逻辑回归、决策树、随机森林、朴素贝叶斯、KNN等。

4、优化模型

优化模型旨在找到使某个目标函数取得最大或最小值的最优解。优化模型适用于求解最佳决策、资源分配、排产安排等问题。在数学建模比赛中，优化模型可以通过建立数学规划模型，确定决策变量、约束条件和目标函数，利用求解方法寻找最优解或次优解，以优化问题的方案或决策。优化模型中常用方法如线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划、图论问题、概率模型等。