干货 - 往届国赛建模方法

Hi，大家好呀，这里是L学长，由于同学们的不断关心(催更)，我又从实验室爬出来更新文章了。
马上国赛了，学长给大家准备一点干货，各位同学享用~

下面是近20年来数学建模国赛的相关信息汇总，只包含本科组题目，其中模型&算法来源于每年优秀论文中的方法或模型，黑体加粗的是多篇论文中提到最多的模型或算法。

后面几年的参考论文较少，因此无法列出太多的模型，仅供参考。

数学建模制胜秘籍，拿奖宝典

正在整理，即将开放到CSDN下载

总结

分析上表看出，一般情况下，A题需要具备很强的数理分析能力，B题涉及多学科内容，考验学科交叉。
再分析近年B题，发现题目越来越精简，附件数据越来越少，甚至不提供附件。更考验获取信息和数据的能力。（搜索术、爬虫）。
另外，各种模型（不限于数学类）越来越丰富，从以前的纯数学分析，到近年来各种模型的崛起和普及，那些“大名鼎鼎”的模型被越来越多地应用。（可视化）
仔细分析上表，发现使用较多的算法或模型有：最小二乘法、模拟退火算法、神经网络、遗传算法、聚类分析、多目标优化、灰色预测、层次分析、线性回归等。
总结所有论文的建模部分，发现大部分优秀论文都采用“多对一”模式，即用多个模型分析一道题目，并对不同模型的分析结果进行加权处理，不同模型之间相互检验，相互支持，以提高文章说服力。

希望大家比赛能取得好成绩。

最后

数学建模精选资料共享，研究生学长数模指导，建模比赛思路分享，关注我不迷路！

建模指导，比赛协助，有问必答，欢迎打扰

数学建模制胜秘籍，拿奖宝典

正在整理，即将开放到CSDN下载