不会编程如何拿满数学建模竞赛所有奖项？（1）
目录
一、为什么要参加数学建模竞赛？
二、现在有哪些数学建模竞赛可以参加？
三、参加比赛前要做哪些事情？
四、获奖小tps（以评价预测类赛题为例）
一、为什么要参加数学建模竞赛？
1、自主学习与竞赛相结合
举办竞赛的目的之一，是让学生懂得如何自主学习和勤学多问。我们只有发现问题，才会去考虑如何来解决问题，从而对新的知识产生浓厚的学习兴趣，而参加竞赛的真正目的不仅是为了获奖，还要让学生掌握在有限的时间内学习新知识的技能。 同时，数学建模竞赛的题目是分层次的，由浅入深，基本上分为三到四问，每一问都环环相扣。第一问解决不了，下面的问题很难着手。很多学生由于第一问或第二问解决不了，而丧失了比赛信心。
2、提高团队合作效率，快速掌握参考资料信息
在持续整整三到四天的比赛中，我们会遇到许许多多的问题，在竞赛中逐步的提高团队的磨合程度、调整团队的优化组合，这样就可以学会如何提高团队工作效率。同时，在解决问题的过程中，我们还可以培养查阅文献，整理文献的能力，这也是一项对未来科技研究和工作很重要的能力之一。
3、大学生背景提高，获得更强的竞争力
相信这也是绝大多数同学参加数学建模竞赛最主要的原因。对于学校的评奖评优，保研加分，复试加分，工作加分，数学建模竞赛绝对是不二之选。
综上所述，通过参加建模竞赛，你可以学到如何理解一个实际问题，如何根据问题展开讨论，如何搜集资料，如何快速阅读和理解paper，如何自学各种数学软件，如何建立模型，如何修改模型，如何解模型，如何检验模型，如何解释模型，如何和同学讨论，如何分享自己的想法，如何吸收他人的思想和方法，如何分工做问题写论文等等，这都是在传统课堂教学无法学习和体会到的。此外在论文模拟期间，还要把你的论文讲解给你的指导老师，只有讲明白了，才能说明你的模型是可行的。可见数学建模竞赛是一种很好的学习方式，正如数模竞赛所提的“一次竞赛，终生受益”。
二、现在有哪些数学建模竞赛可以参加？
据小编了解，目前大大小小的数学建模竞赛如下：
美国大学生数学建模竞赛（美赛），高教社杯全国大学生数学建模竞赛（国赛），深圳杯数学建模夏令营（深圳杯），Mathor Cup高校数学建模挑战赛（妈妈杯），亚太赛，电工杯，五一赛，华中赛，华东赛，中青杯，数维杯（分国内赛，国际赛），小美赛，数创杯，长三角高校数学建模竞赛。
其中，除数创杯和长三角高校数学建模竞赛这两个最近才出来的竞赛小编没有参加过，其他都参加过至少一次，且百分之八十获得过一等奖。
以小编的个人观点，以上数学建模竞赛含金量如下：
A类：国赛，美赛
B类：妈妈杯，亚太赛，电工杯
C类：五一赛，华中赛，华东赛，小美赛
D类：中青杯，数维杯，数创杯，长三角高校数学建模竞赛
A类为国内数学建模竞赛的天花板，不管是难度还是含金量，获奖是每个数模人的梦想。B类赛事拥有着大佬级别的举办方，且各具特色，含金量年年递增。如妈妈杯这几年与百度，阿里合作，A题均为百度阿里出题。电工杯几题中必有一题是与电气工程相关。C类一般为地方性赛事，因举办历史悠久且举办方均为地方数学会或工业应用学会，因此也具有一定含金量。D类是这几年新兴赛事，因为举办方不太出名且参与人数不多所以含金量有待商榷，但不乏具有发展潜力的比赛，可以作为初期练手。
三、参加比赛前要做哪些事情？
1、选择两个合得来的队友
传统阵容是编程论文算法各一个人，但大可不必，探寻适合自己团队的人员组成与工作模式对长期参加比赛很重要。比如说我的队伍，根本没有专门负责编程的人，因为我们都不会，只是需要跑一些算法的时候套用一些现成的算法模型。其次，选择一个有话语权的作为队长，队长不必能力最强，但一定能调动整个队伍完成既定的目标。
2、提前选好要做的题目类型
比如说你是想做优化类，机理类还是评价类，预测类，提前确定好并在以后的比赛尽量都选择这个题目。因为这样认真打好一场比赛，剩下的比赛就可以套用前面比赛的模型，减轻工作量。这样就说到了模板的准备，比如说我想打预测评价类，那就需要在参加比赛前学习的过程中去专门积累此类题目的常用模型以及创新型模型算法，创新模型可在优秀论文中学习借鉴。
3、提前准备好论文模板
这是最基本的，如果你等比赛开始了再去准备，那纯粹是谢谢参与型选手。
4、大量的阅读优秀论文
有些同学花费大量的时间去看算法书，建模教程书，去看视频，这些未尝不可，但并不是可取的方法，因为数学建模竞赛本就是一个考察你在一个非常短的时间内学习新知识的能力。唯有去阅读优秀论文才是进行提高的性价比最高的方法，当然这必须建立在你有了一定的知识储备的情况下进行，新手建议可以去看一看姜启源老师的那本小蓝书，叫数学建模，这一本吃透就足够了。阅读优秀论文的作用不必多数，很重要很重要很重要。当然光看还远远不够，要去整理归类，将一类的模型放在一起，将可以套用的放在一起，把有创新点且具有相似性的放在一起。建一个文件夹，并以此去命名，这样在要用的时候就可以迅速定位。
四、获奖小tips（以评价预测类为例）
1、除特别注明不要写目录，最好加上目录
国赛是明确要求不加目录的，其他一般不会做要求，但加上目录可以让评委老师以最短的时间知道你写了些啥，这非常重要！同时需要注意的是，目录千万不要手打，要由分级列表一键生成，不会用分级列表的可以去百度一下。因为分级列表生成的目录带有超链接功能，评委老师只要点了某个标题可以直接跳转过去。
2、正文标题用分级列表
这一点与第一点相呼应，正文的标题一定要用分级列表，千万不要手打，手打的标题很掉档次，让老师觉得你根本不会写科技论文。
3、摘要认真反复修改
摘要是整个论文的门面，能不能获奖看摘要，重要程度不言而喻。有几点需要注意，摘要不要有任何表格和公式，这会显得不伦不类。摘要页不要全部写满，更不要写到下一页去，一般而言占到一页的百分之80。关键词部分写4-5个关键词即可。在摘要中对于重点的方法可以用加粗表示。
4、问题重述自己写，不要抄
问题重述部分千万不可以直接抄题目，这会使查重率飙升
5、文章中的所有表格使用三线表
三线表是科技论文的标配，所有期刊文献都要求三线表，不会画的话可以百度一下。
6、问题分析部分可以插入流程图
这样做可以让评委更轻松的抓住你的重点，是一个加分项。
7、论文中所有的图都不可直接复制剽窃
这是拿到比较好的奖项的基本要求，流程图和原理图自己用visio画，仿真图结果图必须直接出自matlab，lingo，origin或者其他一些数据分析软件。
8、对于预测题，使用数据前进行预处理
非常重要！！这也是必要的加分项，预处理包括归一化处理，降噪，无量纲等等。
9、作图美观规范
美观即用专业软件绘图，规范则是坐标轴的标注以及单位等等要齐全。
如果不会编程，推荐用Origin画图，里面直接有大量的模板，导入数据就可以直接生成图像，而且非常好看。
10、灵敏性分析必不可少
选指标问题最后一定要进行模型的灵敏性分析，灵敏性分析几乎是国奖的一票否决权，纵观国奖优秀论文，数据分析题都是有灵敏性分析的，有的时候还要进行稳定性分析等。
11、常规题型要创新
比如说去年国赛的c题，大多数人都是用回归拟合，或者是多目标规划，很难有所创新。我当时是借鉴了用于股票风险研究的马科维茨均值方差模型，加以改进用于银行借贷风险的研究，简单而且效果不错。对于不会编程改如何创新，这一点很值得探讨，由于篇幅有限，他日再叙。