数学建模经验交流分享会.
数学建模竞赛的经验分享
数学建模竞赛的经验分享在数学建模竞赛中获得好成绩并不仅仅依赖于数学水平，还需要团队合作、问题分析和解决能力等多方面素质的综合发展。
本文将从个人经验出发，分享一些在数学建模竞赛中取得成功的经验和技巧。
一、团队合作与分工团队合作是数学建模竞赛中至关重要的一环。
一个团队中的成员需要相互信任、合理分工与密切配合。
在分工方面，可以根据队员的特长和兴趣进行合理的安排，充分发挥每个人的优势。
同时，要做好沟通与交流，及时解决团队中出现的问题。
通过紧密的团队协作，能够充分利用各自的优势，提升整个团队的解题效率和竞争力。
二、问题分析与解决在数学建模竞赛中，问题的分析与解决能力是决定成败的关键。
首先要对问题进行深入的分析，理解问题的背景和要求。
其次，要合理选择解题方法和模型，对问题进行建模与转化。
在解题过程中，要善于利用数学知识和技巧，进行问题求解与验证。
同时，还需要具备一定的编程能力，能够利用计算机进行模拟和数据处理。
通过不断练习和学习，提高自己的问题分析和解决能力，才能在竞赛中取得好成绩。
三、时间管理与备战策略数学建模竞赛通常在有限的时间内完成，因此良好的时间管理能力是至关重要的。
在备战阶段，要制定合理的学习计划和备赛策略。
要根据竞赛的要求和内容，有针对性地进行学习和准备。
在比赛过程中，要控制好时间节奏，合理安排每个环节的时间。
如果在某个环节卡住了，要及时调整思路，不要浪费太多时间。
合理的时间分配和备战策略能够提高解题的效率和质量。
四、综合素质的培养除了数学知识和解题技巧外，一些综合素质的培养也对于在数学建模竞赛中取得好成绩至关重要。
首先是团队合作与沟通能力，要学会与队友进行有效的合作和沟通。
其次是自学和独立思考的能力，要培养独立解题和自主学习的习惯，提高自己的自主学习和问题解决能力。
再次是表达与展示能力，要学会清晰地表达自己的思路和想法，通过书面报告和口头陈述来展示解题过程和结果。
这些素质的培养对于整个团队的竞赛能力和综合素质的提升有着重要的作用。
数学建模合作交流发言稿
大家好！今天，我很荣幸能够在这里与大家分享关于数学建模合作交流的一些心得体会。
数学建模作为一种将实际问题转化为数学问题，再通过数学方法求解的方法，近年来在我国教育领域得到了广泛的应用和推广。
下面，我就从以下几个方面与大家进行交流。
一、数学建模的重要性数学建模是培养学生综合素质、提高创新能力的重要途径。
通过数学建模，学生可以锻炼自己的逻辑思维、抽象思维、创新思维和团队协作能力。
同时，数学建模有助于培养学生的实际应用能力，使他们在面对复杂问题时，能够运用数学知识解决实际问题。
二、数学建模的合作交流1. 加强师资队伍建设数学建模教学需要具备一定数学素养和实际应用能力的教师。
因此，学校应加强对数学建模师资队伍的建设，定期组织教师参加培训、研讨和交流，提高教师的数学建模教学水平。
2. 搭建交流平台学校可以搭建数学建模交流平台，如组织数学建模竞赛、开展数学建模讲座等，为学生和教师提供展示和交流的机会。
此外，还可以邀请专家学者、企业工程师等来校进行讲座，为学生提供丰富的实践经验。
3. 促进校际合作校际合作是提高数学建模教学质量的重要途径。
学校可以与其他学校建立数学建模合作机制，共享教学资源、开展联合教研、举办联合竞赛等，共同推动数学建模教学的发展。
4. 加强与企业合作数学建模与企业紧密相关，学校应与企业建立合作关系，为学生提供实习、实训等机会，让学生在实际项目中锻炼数学建模能力。
同时，企业也可以为学校提供实际案例，丰富教学内容。
三、数学建模教学实践1. 注重基础知识培养数学建模教学应从基础知识入手，引导学生掌握数学建模的基本理论和方法。
教师应注重培养学生的数学思维能力，提高他们的数学素养。
2. 强化实践环节数学建模教学应注重实践环节，让学生在解决实际问题的过程中，逐步掌握数学建模的方法和技巧。
教师可以组织学生参加数学建模竞赛、参与科研项目等，提高学生的实践能力。
3. 培养团队合作精神数学建模往往需要多人合作完成，教师应注重培养学生的团队合作精神，让他们学会在团队中沟通、协作，共同解决问题。
数学建模经验分享
数学建模第一阶段小结今天已经是第三天了，按照全国赛的赛制，是到了要交论文的时候了，可是我们的论文还是只完成了很小的一部分。
矫情的话就不多说了，可总结的东西确实还是挺多的。
现在就自己心中能想的到的，按照我们建模的过程遇到的困难做一个小结：一，事前的准备真的是很重要的。
说到底，数学建模的三天里你真正学到的东西是极少的，最多也就是了解一些背景，看看一些相关方面的论文罢了。
所以在这里，强烈建议：1.1一定要学好理论知识。
“学好”的概念不是随便下的，这里的学好指的是深入理解，不说每个数学模型你都了如指掌，但最起码，你要了解并掌握它的核心东西，要知道这种模型的应用方向。
不要过于高估你的智商，当然，也没人怀疑你的智商，但是你要知道学过和没有学过的最大区别就是当你再次遇见“她“时，你会有似曾相识的感觉，学过的最大好处是能够快速地把知识捡起来，没有人能够做到过目不忘，你也不是照相机。
1.2一定要注重平时的积累。
平时看的一些书籍上面介绍的一些模型，一些算法实例，一定要做个有心人，该记得记，该保存的保存，省的到了比赛的时候到处找资料，找代码。
举个简单的例子，一般建模用到的模型都是前人们写好了的，对吧？短时间内，不要寄望去改进模型，因为如果可以改进的话，那些专家学者们早就会进行改进了，不会等到数学建模的这几天轮到你来改进。
如果我前面说的话是真的，那么这些模型的积累就是有意义的。
因为国赛目前提交论文用的还是word文档，所以可以偏向找些word文档保存的资料。
而且你搜集到几乎所有的word文档资料都是可以Ctrl+c,之后Ctrl+v的，最多到时候调整一下格式。
另外记得编辑公式时Mathtype是不可或缺的,在这里透漏一个小诀窍，，就是 PPT格式保存的资料（这里说的是模型为主），也都是可以复制+粘贴的，但是里面的公式粘下来是图片格式，如果作者加了什么颜色啥的那就不大好办了，实际上这个问题很好解决，这里就要提到公式编辑器的作用了，当你遇到PPT 中有公式时，直接双击就好了，这时Mathtype就开始发挥作用了，你会惊奇的发现直接弹出来一个窗口，也就是Mathtype的主运行窗口了，这时你直接复制，粘贴里面的公式就可以了。
数模发言稿
数模发言稿尊敬的各位领导、评委、各位老师、亲爱的队友们：大家好！我是XXX队的代表，首先我要感谢组织者给我们这个珍贵的机会，也要向各位领导们致以最诚挚的问候。
今天，我作为数学建模竞赛的参赛选手，怀着青春和激情，站在这里为大家分享我对数学建模的理解和体验。
作为数学建模的爱好者，我深深地被数学建模的魅力所吸引。
数学建模不仅仅是一种技术，更是一种思维方式，一种利用数学方法解决实际问题的能力。
它使我们能够在纷繁复杂的现实世界中找到规律、分析问题、求解方案，为现实生活提供有力的支持和推动。
在数学建模中，我们需要运用数学知识、统计分析、编程算法等多种技能，这种多学科交叉的综合能力正是数学建模让我着迷的地方。
在我参加的数学建模比赛中，我们团队面临的一道题目是关于城市交通瓶颈问题的。
这个问题看似简单，但实际上需要我们从多个角度分析和解决。
我们首先对城市的交通流量进行调查和统计，利用概率论和数理统计的方法分析出交通瓶颈出现的原因和频率，并通过模型预测未来的交通流量；其次，我们研究了城市道路网络的构建与管理，利用图论和网络优化的技术，建立了一种基于智能推荐系统的交通分流方案；最后，我们还运用了人工智能算法和机器学习技术，开发出了一款能够实时监测交通状况并给出预警的APP。
这个过程中，我们不仅锻炼了自己的分析和解决问题的能力，还培养了团队协作和沟通的能力。
而且，数学建模也让我深切感受到了团队的力量。
在数学建模中，每个队员都有各自的专长和经验，我们相互合作，相互学习，形成了互补的团队。
当遇到问题时，我们会一起讨论，共同探索解决方案；当有困难时，我们会互相鼓励，共同面对挑战。
通过数学建模，我还看到了数学知识的实际运用和意义。
过去，我们学习数学往往只是为了应付考试和升学，很少真正理解它的实际意义和应用场景。
而数学建模则让我深刻体会到了数学的实用性和生活中的必要性。
数学不仅可以帮助我们解决实际问题，还可以开阔我们的思维和观念，培养我们的逻辑思维和创新能力。
数学专业的数学建模竞赛经验分享
数学专业的数学建模竞赛经验分享在大学的数学专业学习过程中，参加数学建模竞赛是一种很常见的实践活动。
通过这样的竞赛，不仅可以锻炼自己的数学建模能力，还可以提升自己的团队协作和问题解决能力。
在这篇文章中，将分享我个人在数学建模竞赛中的经验和一些有效的解题方法。
一、准备阶段在参加数学建模竞赛之前，首先要做的是充分准备。
这包括熟悉竞赛的规则和要求，阅读过往的获奖团队的论文，了解他们的解题思路和方法。
此外，还要对数学建模所涉及的各个领域进行广泛的知识储备，包括数学、统计学、计算机科学等。
通过扎实的基础知识，能够更好地应对各类问题。
二、团队合作数学建模竞赛通常以团队形式进行，因此团队成员之间的合作十分重要。
在组队阶段，要注重选择合适的队友，互补优势，形成一个协作默契的团队。
在竞赛过程中，要保持良好的沟通，并及时共享所遇到的问题和思考过程。
团队合作能够更好地发挥各个成员的优势，提高解题的效率和质量。
三、问题分析在竞赛开始后，首先要对问题进行全面的分析。
仔细阅读题目，理解题目的要求和限制条件，梳理出问题的关键信息和已知条件。
通过分析问题的特点，可以确定问题所属的数学模型和解题思路。
此外，还要善于利用各类工具和软件，进行数据处理和可视化，以便更好地理解问题和展示解题结果。
四、建立数学模型建立数学模型是数学建模竞赛中的核心环节。
在建模的过程中，需要将实际问题转化为数学问题，并选择适当的数学方法进行求解。
通过归纳总结问题的特点和规律，可以建立起合理且准确的数学模型。
在建模过程中，还要注意模型的简化和合理性，以保证问题的解决方案具有实用性和可行性。
五、问题求解在建立好数学模型后，就可以开始对问题进行求解了。
在求解的过程中，要运用数学和计算机的知识，使用适当的算法和技巧。
同时，要关注问题的实际背景和要求，对模型的结果进行解释和评估。
通过反复验证和调整，不断提升模型的准确性和可靠性。
在解题过程中，要保持清晰的思路和良好的逻辑思维，避免陷入盲目的试错和死胡同。
数学建模实战实践经验总结分享
数学建模实战实践经验总结分享数学建模，对于很多人来说，可能是一个既熟悉又陌生的概念。
熟悉在于我们在学习数学的过程中或多或少都接触过相关的知识和方法；陌生则在于真正将其应用于实际问题解决时，往往会感到无从下手。
在我参与过多次数学建模的实战实践后，积累了一些宝贵的经验，在此愿与大家分享。
首先，让我们来了解一下什么是数学建模。
简单来说，数学建模就是将实际问题转化为数学问题，并通过建立数学模型来求解，最终将结果返回到实际问题中进行验证和应用。
它是连接数学理论与实际应用的桥梁，能够帮助我们用数学的思维和方法去解决现实世界中的各种复杂问题。
在实战实践中，第一步也是至关重要的一步，就是对问题进行清晰的理解和准确的定义。
很多时候，我们拿到一个实际问题，可能会被各种细节和表象所迷惑，导致无法抓住问题的本质。
这时候，就需要我们静下心来，仔细阅读题目，与问题提出者进行充分的沟通，明确问题的背景、目标和限制条件。
例如，在一次关于城市交通拥堵问题的建模中，我们最初只是关注了道路的宽度、车辆的流量等表面因素，后来经过与交通部门的深入交流，才了解到市民的出行习惯、公共交通的覆盖范围等更深层次的影响因素，这为我们后续建立准确的模型奠定了坚实的基础。
有了对问题的清晰理解，接下来就是选择合适的建模方法。
数学建模的方法多种多样，如线性规划、非线性规划、微分方程、概率统计等等。
在选择方法时，需要结合问题的特点和所掌握的数据进行综合考虑。
比如，如果问题涉及到资源的最优分配，那么线性规划可能是一个不错的选择；如果要研究事物的发展变化规律，微分方程可能更为适用。
同时，不要局限于一种方法，有时候多种方法的结合能够产生更好的效果。
记得在一次关于企业生产计划的建模中，我们先用线性规划确定了生产的大致规模，然后用概率统计对市场需求的不确定性进行了分析，最终制定出了既满足生产效率又能应对市场变化的生产计划。
数据的收集和处理也是建模过程中不可或缺的环节。
数学建模讲座心得体会
数学建模讲座心得体会我非常荣幸参加了这场数学建模讲座，并在此分享一下我的心得体会。
讲座主题涉及数学建模的基本原理、实际应用以及解决实际问题的方法。
首先，我认为数学建模是一种综合运用数学知识、思维和技巧解决实际问题的方法。
通过数学建模，我们可以将复杂的现实问题转化为数学问题，然后运用数学方法分析和解决这些问题。
这是一种很有挑战性和创造性的过程，需要我们充分理解问题的背景和要求，合理选择模型和方法，以及使用适当的工具和软件来进行计算和验证。
其次，在数学建模中，模型的构建是关键。
一个好的模型需要符合实际问题的特征和要求，能够准确地描述问题的本质和关系。
在构建模型的过程中，我们需要考虑问题的各个方面和因素，比如变量的选择、数学表达式的建立、参数的确定等。
同时，我们还需要不断地优化和调整模型，使其更符合实际情况，并能够得到可靠和有效的结果。
第三，数学建模的解决过程需要有合理的步骤和方法。
在解决实际问题时，我们可以采用数学分析、模拟实验、数据处理和统计分析等方法。
这些方法可以帮助我们理清问题的关键点和步骤，找到问题的规律和模式，从而得到可行的解决方案。
同时，我们还需要注意解决问题的时机和顺序，尽可能地提高解决问题的效率和精度。
最后，数学建模不仅仅是一门科学，更是一种思维方式和能力的培养。
通过数学建模，我们可以锻炼我们的逻辑思维、创造性思维和团队合作能力。
在解决实际问题的过程中，我们需要思考和分析问题的各个方面，提出合理的假设和解决方案，并与他人进行有效的沟通和合作。
这样的能力不仅对于我们的学习和工作有很大的帮助，也是我们提高自己综合素质的重要手段。
综上所述，数学建模是一种综合运用数学知识、思维和技巧解决实际问题的方法，通过构建合理的模型和采用有效的解决步骤和方法，我们可以得到可靠和有效的解决方案。
同时，数学建模还可以帮助我们锻炼我们的思维能力和团队合作能力，提高我们的综合素质。
因此，我非常感谢这场数学建模讲座，它给我带来了重要的启发和帮助，让我对数学建模有了更深入的理解和认识。
数学建模心得分享
二、培养自己个人查找文献、短时间学会知识的能力
三、培养团队合作能力，如讨论求解方法 四、软件的运用，如MATLAB、Mathmatica、Lingo、SPSS 五、论文写作能力的提升，可以作为毕业论文方向选择 六、课外学分、暑期社会实践活动、综合考评加分
五、常用算法简介——以2013年校赛题为例
基于BP神经网络对肝癌手术预后影响的预测
其次，利用判别分析各指标与预后影响的相关性，得到非标 准化判别方程并用3个样本进行回带检验，准确率为66.7%， 为提高精确度和稳定性，根据医学资料参考，筛选出x3
（HbsAg），x6（肿瘤大小），x9（肿瘤旁的微小子灶）三个
最重要的指标。
3.判别分析：与聚类分析大致相同， 但能建立判别函数来对样本进行检测。
最后，利用筛选出的三项指标和预后的0-1判别，根据BP神经 网络建立模型，利用已建立好的神经网络模型，可以对指标 特征进行预后影响判断，正确率可达到了90%以上，这说明网
络有一定的容错性和鲁棒性。
关键词：聚类分析，判别分析，Logistic回归分析，BP神经
网络，肝癌预后影响，SPSS 5.规划模型：0-1模型、线性规划模型、动态规划模型。 神经网络：研究仿照脑神经系统的人工神经网络，将在模 式识别、组合优化和决策判断等方面取得传统计算机所难以 达到的效果。
数学建模 心得分享
姓名：冷欣锚 电话：628692 邮箱：275599154@
目录
一、什么是数学建模 二、数学建模的步骤 三、数学建模比赛 四、建模的好处 五、常用算法简介 六、如何组队 七、推荐资料
一、什么是数学建模
数学建模是一种数学的思考方法，是运 用数学的语言和方法，通过抽象、简化建立 能近似刻画并"解决"实际问题的一种强有力 的数学手段。
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Hale Waihona Puke 10，在建模竞赛中最重要的事情是什么？
数学建模常见问题（入门引导）
优化类 几何学 数论 模糊数学 微分方程 离散数学 运筹学 动力系统 分析学 数学物理 规划类 数学分析 排队论 图论 组合论
关联与因果
启发式算法
典型相关系数 标准化回归路径分析 生存分析（事件史分析） 格兰杰因果检验
数学建模常见问题（入门引导）
数学建模常见问题（入门引导）
如何学习数学建模（抛砖引玉）
2006 9985 2007 1174 2 2008 1284 6 2009 1504 6 2010 1731 7 2011 1949 0 2012 2121 9 2013 2333 9 2014 2534 7 2015 2866 5
参赛队数
35000
30000
25347 25000
28665
23339 21219 19490 17317
15046
20000
15000 11742 9985 10000
12846
5000
0
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
数学建模常见问题（入门引导）
2015年数学建模国赛 经验交流分享会
南京理工大学 姚攀登
2015年10月
分享什么
数学建模常见问题（入门引导）
如何学习数学建模（抛砖引玉）
2015数模国赛B题（感受实战）
数学建模常见问题（入门引导）
1，数模竞赛和数学竞赛。
2，数学基础课没有考高分？ 3，三人分工明确、各司其职？
4，编程软件用好一个就行了！特别是Matlab。
谢谢观看！
混沌序列预测
距离聚类 关联性聚类 层次聚类 密度聚类 其他聚类
评价类
分类与判别
优劣解距离法（TOPSIS）
投影寻踪综合评价法 协方差分析 灰色关联分析法 Person相关
Sperman或kendall等级相关系数 Copula相关
贝叶斯判别
费舍尔判别 模糊识别 元胞自动机 蚁群算法 禁忌搜索算法 神将网络算法 模拟退火算法 遗传算法
回归分析预测：
y a bx
n ( xi x)( yi y ) i 1 b n ( xi x) 2 i 1 a y bx y 4081848 2039.5x y 29784
回归方程： 预测值：
2015数模国赛B题（感受实战）
拓扑学 函数论
泛函分析
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线性规划 整数规划 0-1规划 非线性规划 目标规划 多目标规划 动态规划 灰色理论预测 回归分析预测 微分方程预测 马尔科夫预测 时间序列预测 小波分析预测 神经网络预测
规划类
预测类
排队论
模糊综合评价 主成分分析 层次分析法（AHP） 数据包络（DEA）分析 秩和比综合评价法