数学中国数学建模网络挑战赛历年的题目和优秀论文哪里可以找到

青杨学姐”自己参加过的数学建模竞赛实在是太多了，于是就有了这篇超全的“数学建模竞赛经验汇总”，把我们能想到的都来和大家分享一下：
将参加的竞赛，按照获奖难度（我自己比赛的感受）从高到底进行了汇总：
主要是汇总归纳，各类比赛信息每年通知会有变动，以官方公布为主。
一、数学建模竞赛概要
1数学建模和数学建模比赛：
首先说一下什么叫数学建模，数学建模就是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进行求解，然后根据结果去解决实际问题。其实根据这段解释来说数学建模的本质：其实就是用数学模型和计算来解决实际的问题。而数学建模比赛呢，其实就是主办方给参赛队题目（一般都是现实中的问题），让你通过数学建模的方式来解决这些实际问题。根据你的方案来评选出相应的获奖等级。
2关于组队：
数学建模类的比赛一般都是3人成队，1名指导教师（很多学校的指导教师就是挂名）。常见的组合是1人负责模型建立，1人负责数据处理，1人负责写论文。但这样的组合其实大多数都是混个奖。一般来说，真正厉害的队伍每个人都可以进行模型建立和算法实现，写代码的。看你的水平如何，根据要达到的目标进行组队。这里要提一下，找队友一定要找靠谱负责任的（适用于任何比赛）。我第一次做建模就是一个队友吹的神乎其神，我自己也不懂以为抱了大腿。结果正式比赛发现什么都不会。那次我直接把我队友踢了，自己独立完成的。
3其余数学建模的比赛：
除去我参加过的（文中写到的这些比赛），给大家列举一些其他的比赛供参考：
（1）中青杯全国大学生数学建模竞赛
（2）MathorCup高校数学建模挑战赛
（3）“泰迪杯”全国数据挖掘挑战赛
（4）“数维杯”全国大学生数学建模竞赛
（5）“登峰杯”全国中学生学术科技创新大赛：面向中学生
二、“认证杯”数学中国数学建模网络挑战赛
很多人把这类机构组织的竞赛称为野赛。虽然不是什么大规模的全国赛事。但是我在此还是要提醒一下大家：当你什么也没有的时候可不要眼高手低。尤其很多都不是数理专业的同学，什么也不会上来做国赛你就能获奖？要不你天赋极高，要不就是有大神带。

查找步骤
1正如开始所示的数据，我们需要把A转换为1，把G转换为2
2首先，我们需要做的是检查数据是否合适，什么名称对应什么，这里因为只有两个，如果有多个需要一一对应。
3接着我们需要做的就是点击spss的相关按钮了。
4当然，这里还有快捷键，就是CTRL+F
5打开后，然后把需要替换的变量和替换的值填入进去。
6这里有一个需要注意的地方就是需要把需要转换的列都选入。不然的话你每次只能转换一列。

一、机理分析法 从基本物理定律以及系统的结构数据来推导出模型
1比例分析法--建立变量之间函数关系的最基本最常用的方法
2代数方法--求解离散问题（离散的数据、符号、图形）的主要方 法
3逻辑方法--是数学理论研究的重要方法,对社会学和经济学等领域的实际问题,在决策,对策等学科中得到广泛应用
4常微分方程--解决两个变量之间的变化规律,关键是建立"瞬时变化率"的表达式
5偏微分方程--解决因变量与两个以上自变量之间的变化规律
二、数据分析法 从大量的观测数据利用统计方法建立数学模型
1回归分析法--用于对函数f（x）的一组观测值（xi,fi）i=1,2… n,确定函数的表达式,由于处理的是静态的独立数据,故称为数理统计方法
2时序分析法--处理的是动态的相关数据,又称为过程统计方法
三、仿真和其他方法
1计算机仿真（模拟）--实质上是统计估计方法,等效于抽样试验
① 离散系统仿真--有一组状态变量
② 连续系统仿真--有解析表达式或系统结构图
2因子试验法--在系统上作局部试验,再根据试验结果进行不断分析修改,求得所需的模型结构
3人工现实法--基于对系统过去行为的了解和对未来希望达到的目标,并考虑到系统有关因素的可能变化,人为地组成一个系统

数学建模数据缺失的处理也就是缺失值的处理，有以下的方法：

缺失太多，直接删除指标。

例如调查人口信息，发现“年龄”这一项缺失了40%，就直接把该项指标删除。后面做题时也压根不用管这一个变量。

因为当一个变量缺失的数据太多时，即使想办法补上，也可能与实际情况相差甚远，那么这些数据也就没什么价值了。

那么，到底缺多少算“多”呢？这并没有一个硬性的规定，显然要是缺了30%，40%那肯定是多了。而如果调查14亿人的数据中缺少了几千甚至几万，都不算多。所以要具体问题具体分析。

适用赛题：缺失数据“过多”的变量。

用均值、众数补上。

所谓均值就是平均数，众数就是出现次数最多的值。

定量数据，例如关于一群人的身高、年龄等数据，那么用整体的均值放到缺失数据的位置；

定性数据，例如关于一群人的性别、文化程度、某些事件调查的满意度，用出现次数最多的值也就是众数补缺失。

适用赛题：人口的数量年龄、经济产业情况等数据量大、且对个体精度要求不大的数据。

Newton插值法。

简单来说，牛顿插值法就是根据固定公式，构造近似函数，用近似函数的值来补上缺失值。

缺点：区间边缘处的不稳定震荡，即龙格现象。形象的来说就是插值次数高的时候，区间内函数看起来挺正常，但在区间边缘处却变得忽上忽下。

由于龙格现象，牛顿插值法不适合对导数有要求的题目。

---