我們在學習數學建模初期，首先需要學習的就是往年的優秀論文，那么如何高效的學習一篇數學建模優秀論文呢？通過閱讀往年優秀論文，同時也總結了很多同學們在競賽中常犯的幾大錯誤，跟隨數樂君一塔究竟。

閱讀一篇數學建模國賽優秀論文，需要注意的有以下幾點：

1、注意格式，學習優秀論文的格式、排版

2、結合題目，找關鍵的獲獎點。一篇論文之所以能獲獎，一定有讓評委老師眼前一亮的點，也就是一般別人想不到的點。學習這些優秀的地方。

3、詳細通讀全文，讀懂、讀會，看懂他的每一步推導，去感受作者當年解題時的切入點，學習其中的模型。

另一部分，是近幾年的論文。建議這些論文先不要看，一篇都不要看。先做，從頭到尾完成自己的論文。一開始可能不會太熟悉，時間可以長一點，但其他不能變（人數不能超過三個人，查閱資料時不看該題的優秀論文）。完完整整的把自己的論文寫完。然后對照，注意一下幾點：

看模型

你的模型和優秀論文的模型相比，有哪些優缺點。如果你的比他的好，結束。反之，自己反省，為什么他會用那個模型，而你不會。是因為了解模型太少？還是看問題的角度不合適，沒想到？尋找差距，彌補不足。

找自己不會的

有哪些點是自己沒想到的，自己當時不會的、解決不了的，他是怎么解決的。學習別人有些的解題思路。

看排版

從整體上，對比排版，誰的給人感覺更舒服。數學建模競賽，畢竟是數學類的競賽，一篇好的論文，肯定是公式突出，“數學味”濃。相同的題目，為什么你的公式少，自己總結。

如何看一篇數學建模論文呢？

數學建模論文和一般的科研論文不一樣的地方在于，文章都比較冗長，短的十幾頁，長的二三十頁。基本上大家約定俗成，數學建模論文在20-25頁上下最好，帶上附頁最好也別超過40頁左右。但是與科研論文4-8頁甚至只有1-2頁的情況相比，還是比較啰嗦了。

一般情況下，看優秀論文的時候，還是會覺得一些模型比較“虛”或者有點強行回答。其實這是有可能的，由于這是三天三夜的比賽，因此很多模型并不能禁得起仔細的推敲，會出現一些漏洞。所以需要多看幾篇論文，取其精華去其糟粕。最好統計下每篇論文主要的思路和方法，如果不是明顯現成的方法，就需要研究下他的參考論文主要是哪個方向的論文。對于B題來說，比較容易出現使用常規方法，但是特色指標定義的辦法。對于A題，比較容易出現固定方法，但是是參考文獻當中才有，數模書當中沒有的結果。如果是B題，那么好辦，學習的時候，結合數學建模教材，一點一點地啃，熟悉案例程序以及基本原理。

參考文獻回溯法

這個方法我非常喜歡，因為這個方法的本質就是從這篇文章入手，回歸到本質。如果這篇文章看不懂，沒有關系，我去下載一下幾篇我不懂地方的參考文獻。這些參考文獻可能是一些專著、一些教材、還可能是其他論文。然后進一步閱讀這些參考文獻，如果看得懂，回歸原文，看看是一種特例還是推廣，如果看不懂，繼續看參考文獻的參考文獻，一直這樣做下去，肯定可以找到一個本源。

在做這件事情的時候，其實我發現很多人寫論文時不負責任的。出現所謂的“亂引用”或者“假引用”的狀態。也就是說，很多人的引用都是無效的，僅僅是為了湊一片論文的參考文獻數目，顯得文章高大上罷了。所以，有時候給學習一篇論文增加了許許多多的難度，甚至我都懷疑有些論文的有些段落是不是虛假的？

參賽中場犯的常見問題

一、模型不合理

常見問題：

1、不了解模型的適用場景隨意堆砌；

2、直接套用簡單算法，沒能對算法做出進一步分析和改進；

在進行算法效果評估的時候，一般會通過準確率、健壯性、時間復雜度等一些方面，算法對比時，說明算法優缺點和適用場景即可。比如“遺傳算法的優點是能跳出局部最優解，而算法耗時比較大，適用于離線訓練的場景，相對于XXX算法更適合題目背景”。算法沒有好壞之分，只有適用場景的不同，因此通過綜合評價的方式去分析算法的好壞不是一個可取的方式，明顯給人堆砌模型的感覺。

二、沒有建立數學模型

常見問題：

不能用數學語言對解題思路進行描述和概括，進而沒有建立完整的數學模型。

建議

有的論文中，全篇竟沒有一個數學符號，這種方式是很不可取的，所謂數學建模論文，必然要有完整的數學模型，多用數學語言去概括你的解題思路，才能形成規范的數學建模論文。

三、摘要、關鍵詞

常見問題：

摘要第一段未對文章的主要工作和研究背景進行概述；

描述結果或結論時，過于泛泛而談，缺少數據量化說明

摘要中出現公式、圖1、表1

語言晦澀難懂，出現“長難句”（語句不通順且句子很長）

關鍵詞處寫了一些常見的軟件，如MATLAB、SPSS、Excel等

建議

摘要的第一段建議對題目背景以及完成的主要工作進行總結，然后再分段講述每一個問題的用了什么方法，建立了什么模型，解決了什么問題，得出了什么結論。

摘要中需要給出模型關鍵結果或者結論（起碼要回答題目的問題），以數據量化的方式，比如“預測出2019年10月1日后三個月的銷售量分別為~~~、~~~和~~~~，預測精度MAPE取值為***。

語句一定要通順，寫摘要不是一個人的事情，需要三個人反復修改，保證每個字、每句話都清晰、簡潔、完整的表達了你們的工作。

摘要中建議不要出現“圖/表1”、公式，因為圖表、公式的符號說明都在正文中呀，評委老師不一定有時間再去翻找圖表和公式符號說明哦。

論文寫法建議

先說明建模思路，再進行模型構建，介紹求解算法，最后分析求解結果。不要一句話不說直接給出模型公式，需要把建模思路一步步闡述清楚；

為什么要用這個方法/模型，你們主要做了哪些工作，給出公式后每個字母的含義是什么；

表述要嚴謹，“足夠多”、“很準確”、“很高效”等這種說法過于主觀，盡量用具體數據支撐；

論文中存在多個模型銜接時，邏輯混亂，需要說明前后是串聯關系，還是對原模型的改進：如果是串聯，說明每一步得出了什么結果；如果是改進需要對比模型前后結果。

文章來源：數模樂園公眾號整理，部分內容源于網絡。

7月份數模人都在打的釘釘杯大數據建模競賽

7月份接下來數模人人都在打的由阿里巴巴釘釘舉辦的釘釘杯大數據建模挑戰賽，認可度高，綜測加分有保障，大廠面試敲門磚，賽題主要包含數據挖掘和數據分析兩大類，數模國賽與美賽中C題每年選題占比最大的大數據題型，涉及建模中常用到的數據預處理、神經網絡、機器學習和深度學習算法，決策樹等等，都是和大數據相關知識緊密相連的，作為國賽前大型熱身練手的絕佳機會。

報名網址：http://www.nmmcm.org.cn/match_detail/33

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