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论文建模是什么意思直播_老师说的论文建模是什么意思(2024年11月全新视觉)

内容来源：安定传媒所属栏目：导读更新日期：2024-11-27

论文建模是什么意思

建模预测，文章就高大上？最近郑老师对机器学习方面的文章特别感兴趣，感觉只要把机器学习、SHAP建模和其他各种技术往上一堆，文章瞬间就显得高大上，特别有范儿。不过，单纯玩数据的关联性，不讲究实际意义，这也有点不太靠谱。比如，有一篇发表在《Ecotoxicology and Environmental Safety》上的研究论文，这个期刊可是环境科学与生态学的二区Top期刊，影响因子有6.2呢。文章旨在使用NHANES数据库开发一个可解释的机器学习模型，用基本人口统计数据和挥发性有机化合物（VOCs）来预测心血管疾病（CVD）的发生风险。研究团队纳入了NHANES 2011-2018数据库中的5,098名参与者，包括515例CVD患者和4583例对照。通过15项尿代谢物指标评估VOCs的暴露情况。研究者将数据集分成训练集（70%）和测试集（30%），并基于6种机器学习模型构建CVD风险预测模型。结果显示，将基本人口统计数据与VOCs暴露相结合的模型，在预测未来疾病风险方面具有巨大的潜力。文章还用了SHAP法计算每个变量对预测的贡献，用于解释最终模型的输出。不过，大家要明确，NHANES数据是横截面调查，心血管病的结局可能患者已经几十年前就有心血管病了，而尿液血样、VOCs暴露可都是现采现分析的，用它们来预测心血管病，靠谱吗？我还发现了一些有意思的指标，比如21个预测因素，用于训练和构建机器学习模型（包括高血压、年龄、SBP、DBP、性别、PIR、BMI、T2 MHA、T34_MHA、AAMA、AMCC、AT等）。SBP和DBP，收缩压和舒张压，高度相关性的东西凑在一起，似乎也不太合适。郑老师觉得，建模就得有目的，你要预测心血管病发生，病例对照的研究设计总得要吧，当然前瞻性设计更好。NHANES数据可以做预测，但它有死亡的数据，方法要为正确的设计方案服务，否则就玩偏了。不过话说回来，现在写文章好像也不太关注什么实际意义，尤其NHANES的文章。这篇文章还真的分析得非常不错，值得大家学习！！！

数学建模：别让“分工”毁了你的团队如果你在问这个问题，那可能说明你还没真正参与过数学建模比赛。或者，你参与的比赛太少，还没体会到团队合作的重要性。其实，这个问题本身就有问题。当你真正做过一次比赛后，你会发现，根本不能简单地把工作分为建模、编程和写论文。建模是三个人共同的事情，需要大家一起讨论。所谓的“编程手”，如果连数学模型都不懂，他怎么根据模型定义变量、写出关系式、敲出代码来解决问题？而“论文手”，如果连模型原理和代码的求解过程都不懂，他能写出什么来？所以，建模、编程和写论文，这三者是密不可分的。建模需要三个人都参与，综合意见来建立模型。编程和写论文也不能完全交给一个人去做。最多可以说“某同学主要负责编程”，“某同学主要负责写论文”，但另外两人也必须参与其中。如果把编程完全交给一个人负责，另外两个人完全不看代码，那十有八九会出bug，而且效率也低。如果论文完全交给一个人写，最后提交时队友才发现这人写的一塌糊涂、排版乱七八糟。可能比赛结束前三个人会打起来。所以说，“建模手”、“编程手”“论文手”本身就是个偷懒的概念，企图将任务简单地分割成三份，各管各的图省事。就像游戏里，有上路、中路、下路、打野之类的分工。但要是各打各的，互不支援、不了解队友在做的事儿，那结果就是对手狂喜。总之，可以各有所长，有的人擅长写论文，有的人擅长写代码，但数学模型与算法必须三个人都懂。而论文和编程也需要三个人至少都入门。写论文或代码也可以不交给某人去负责，而是两三个人各分工。比如有人去作图，有人写某一问，某人排版，然后整合，怎么合适怎么来，写代码同理。合理分工是为了提高效率，而不是一刀切图省事。

2025美赛F奖秘籍𐟔劥˜🯼Œ准备参加2025年数学建模美赛的小伙伴们，现在就是报名的好时机啦！作为一个过来人，我想和大家分享一些经验，特别是关于如何拿到F奖的心得。团队组成：找到靠谱的队友 𐟑助斥…ˆ，团队真的很重要！我们参加了23和24年的美赛，23年拿了M奖和F奖，24年则是H奖。虽然不是每次都很顺利，但获奖率其实也不高，每年能拿到M奖以上的队伍大概只有6~7%。所以，找到靠谱的队友是关键！备赛经验：时间管理和分工明确 ⏰ 我们三个人当时都兼顾着非常重的学习压力和考试，还要准备考研、保研。时间上非常紧张。美赛是四天的时间，按照美国东部时间的18点开始（也就是我们这边早上6点）。所以我们制定了详细的计划。组队：找到有经验的队友组队是第一步，队友们之前有过这方面比赛经验是非常重要的。MATLAB、Python、R语言等基本技能是必备的。比赛前期，我们对往年的赛题进行模拟训练，扒出了过去几年的美赛优秀论文进行研读和分析。分工明确：建模、论文、编程 𐟛 ️ 我们进行了团队分工：建模手、论文手和编程手。但其实我们分工也不是那么细致，每个人都会编程和写作，还有绘图（美赛非常看重你的绘图质量）。针对优秀论文我们进行了总结：论文排版：美观和可视化论文的整体排版要美观，可视化的图要好看。建议大家可以看看我们分析的论文图，都是非常美观的。论文的图尽量使用两张不同形式的图并排排列，这样显得内容比较充实且好看。全文思路：一定要写每个论文基本都有全文思路部分，一定要写。同时绘制一个流程图，展现你全文的一个思路。文献调研：注重调研美赛的优秀论文基本都有这个部分，这部分主要是阐述别人在解决题目中的问题的时候，用了哪些方法？这些方法有什么缺陷与适用条件等。算法创新：创新是关键美赛更看中算法的创新，这和我们国内的比赛是不同的。是否能拿到比较好的奖，讲究的是你的论文是否有创新，你的算法是不是评委之前没有看到过的。这是非常重要的！小技巧：用英文缩写命名算法大家可以尝试着用一些英文的开头字母给你们使用的算法进行命名。这样看起来更专业。模型检验：敏感性分析全文最后要有一个模型的检验，就是敏感性分析（鲁棒性分析）。换言之，就是你建立的数学模型是否稳定。当数学模型里面的一些参数改变的时候，对你最终的结果会不会产生很大的影响？这个是必须要分析的。我们2023年第一次参赛没用拿到F奖的重要原因就是忽视了这一点。当然，那年后面增加了一个春季附加赛，我们第二次参赛就解决了这个问题，所以拿了F奖。展示图：美观且突出重点最后一页的展示图尽可能美观，突出重点。建议大家用PS来做。希望这些经验对大家有帮助！祝大家在2025年的美赛中取得好成绩！𐟓ˆ

如何在一天内完成汉语言论文初稿？嘿，大家好！今天我想跟大家分享一下我如何在一天内搞定汉语言论文初稿的“神奇”经历。其实，这并不是什么魔法，而是有一些实用的小技巧。让我们一起来看看吧！ 𐟎 第一步：粗筛首先，根据自己的题目，去大量浏览硕博论文和期刊。这一步主要是看目录和摘要。目录能帮你理清论文的脉络，而摘要是文章的主要内容。摸清这些，你就能更好地参考和借鉴。 𐟎 第二步：细筛经过粗筛后，你应该对自己的题目和要写的内容有个大致的了解。你会发现，大佬们的论文内容其实也挺相似的，这样你就不会那么慌了。接下来，找出两三篇你觉得特别有参考价值的硕士论文，重点参考这些。 𐟎 第三步：复制有用信息先复制大纲，大纲可以直接仿写参考的硕士论文的大纲。大纲非常重要，有了大纲你才有抄的思路。绪论和国内外研究现状部分，我是边抄边降重。研究过程我采取了问卷，直接从硕士论文里抄了几个大的维度，保证文章的完整性。 𐟎 第四步：搞数据/建模搞数据的话，一种是找官方统计局的数据，这种数据一定要最新且不要编。另一种是发问卷，问卷的问题维度可以从参考的硕士论文附录里找，注意不要一模一样，但可以相似。我自己是做的问卷，在闲鱼上买的真人填的问卷。建模的话，最好是参考别人的模型，用另一个理论建造模型。 𐟎 第五步：问题及建议因为我们问卷的维度是从硕士论文里总结出来的，所以发放完问卷后，结果也很大可能跟硕士论文有关。可以直接从里面找到问题和建议，建议直接抄+降重。注意问题和建议条数要相等一一对应。 𐟎 第六步：查重降重因为我是边写边复述着写的，所以最后查重的时候发现重复率29%，不算太高，最后把它降到了9%。下次我会更新一个降高能战帖，这次就先分享速成论文裁缝技巧吧！希望这些小技巧能帮到大家！祝大家都能顺利完成论文初稿！𐟓š

数学建模国奖攻略：3人团队如何分工？ 𐟓š想要在数学建模比赛中拿到国奖，一个高效的团队分工是关键。一个理想的数学建模团队应该由三个人组成，分别负责建模、论文撰写和编程。 ✅建模手：负责整个团队的解题工作，是队伍中的核心人物。 ✅论文写手：专注于论文的撰写，确保论文的质量。 ✅编程手：负责编写代码，实现建模手的设计。 𐟒ᥰ贴士： 1️⃣ 避免团队成员同质化：建议团队成员来自不同专业，以拓宽知识面和选题空间。 2️⃣ 建模手需有权威：建模手应主导解题思路，确保团队成员服从其领导，以提高解题效率。 3️⃣ 时间管理：合理安排时间，确保每道题目从分析到论文完成的时间与比赛时间相匹配。 𐟓…利用暑假时间备赛，掌握正确的分工和合作方法，你将更有机会在数学建模比赛中斩获国奖！

数学建模论文写作指南：美赛篇最近有不少朋友来问我关于数学建模论文怎么写的问题，其实大家普遍存在一些共性的困惑。今天我就来聊聊如何在美赛中脱颖而出，顺利进入第二轮评阅。 𐟌Ÿ 摘要部分首先，摘要大致可以分为三部分：开头段：简单介绍赛题背景，然后说一下你的模型主要思路和意义。三句话搞定，别拖沓。中间段：针对不同问题分段描述，一定要表达清楚你用的是什么模型、解决了什么问题、得到了什么结论。结尾段：这个可以写也可以不写，主要是为了调整摘要的版面。关键词：记住，关键词一定要写你主要的模型！ 𐟓š 文章整体情况排版：非常重要！一定要预留足够的时间！图表：美赛非常看重文章的整体美观性，建议图20张左右、表10个左右。 𐟎蠥›𞨡觔褻€么画？流程图：可以用visio、Edraw、PPT、word等，任选其一。数据分析图：推荐用origin。这些建议不仅适用于美赛，其他数学建模比赛如国赛、数维杯也可以参考和借鉴。希望大家都能在论文写作上取得好成绩！𐟓ˆ

寒假不荒废！2023美赛全攻略𐟓š 𐟌Ÿ什么是美赛？美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）是由美国数学及其应用联合会主办的国际性数学建模竞赛，是全球最具影响力的数学建模赛事之一。比赛涉及经济、管理、环境、资源、生态、医学、安全等多个领域。每组参赛队员由三名成员组成，可以是本科生或研究生，要求在四天时间内完成从模型建立、求解、验证到论文撰写的全部工作，展现参赛者的研究能力和团队合作精神。 𐟓…2023年比赛时间：报名截止日期：美国东部时间2023年2月16日星期四下午3:00 比赛开始时间：美国东部标准时间2023年2月16日星期四下午5:00 比赛结束时间：美国东部标准时间2023年2月20日星期一晚上8点解决方案报告截止日期：美国东部标准时间2023年2月20日星期一晚上9点结果公布时间：2023年5月31日或之前 𐟑奛⩘Ÿ需要具备哪些能力？模型储备：参赛前应掌握微积分、线性代数、概率论与数理统计、规划模型、图论模型和计算机仿真模型等知识。计算能力：不仅仅是编程，还需要数据收集（搜索引擎、数据库）、编程能力、常用图表绘制、参考文献管理和科技论文排版等技能。论文写作：论文写作是数模竞赛中最重要的一步，美赛对论文的水准要求较高，需注意拼写和语法错误，完善正文框架，行文有逻辑，在摘要上多下功夫，确保格式规范。 𐟒᧾Ž赛小贴士：拼写和语法错误尽量避免！正文框架要完善行文要有逻辑在摘要上多下功夫格式规范，注意细节寒假不荒废，一起备战2023美赛吧！𐟓

硕士论文选题纠结？来看看我的纠结历程大家好，最近真是被硕士论文选题逼得头大。大家都知道要选个感兴趣的话题，但问题是我对啥都不太感兴趣…… 𐟘… 没人懂的选择困难症我总觉得，对未知的东西总是充满好奇，但一旦要深入研究，那种热情就瞬间熄灭了。每次看到别人在实验室里忙碌的身影，我都觉得他们好有毅力。不想做无聊的研究我绝对不想做那种重复性强的实验，比如微生物实验，虽然看起来高大上，但实际操作起来简直让人抓狂。每次失败都觉得自己像个小白鼠。模拟建模？还是实验？对模拟建模和数字孪生这些高科技的东西我也感兴趣，但一想到那些复杂的模型和算法，我就开始怀疑自己能不能搞定。毕竟，学这些东西的时候已经够痛苦了，写论文的时候估计会更惨不忍睹。 LCA？数据收集？最后剩下的选择就是LCA（生命周期评估）了。这个听起来还挺有意思的，主要是收集数据然后用软件计算一下。虽然听起来简单，但一年到头都在找数据会不会很无聊？而且虽然我和一个大能源公司合作，但感觉还是有点吃力。总结一下总之，我现在就是在纠结中度过每一天。希望能进一个积极向上的团队，开心地做毕业论文，难度适中，能学到东西又能锻炼自己。虽然我不考虑以后工作有没有用，但至少要让我这一年过得开心一点吧！ 𐟙 有没有同样纠结的小伙伴？一起来吐槽一下吧！

国赛经验分享：如何拿到省一奖？参赛经历𐟌Ÿ 今年我们选了C题，结果发现题目难度爆表，最终没能拿到国奖，有点遗憾。不过，省一奖也算是个不错的成绩了。团队合作𐟑劤𘀤𘪥彧š„团队非常重要。建模、编程和论文写作三个部分缺一不可，任何一个环节掉链子都会影响整体成绩。最重要的是要配合默契，别各自为政，交流时要确保对方理解你的意思。建议平时多打打小比赛，了解熟悉队友的情况。我们三个人分别在三个校区，全程线上交流。上学期我们也拿了校级O奖，可见未必需要线下交流。找队友时可以放宽眼界，不一定非要找同校的。编程与建模𐟒𛊦ˆ‘和一个队友负责编程和建模，另一个队友负责论文写作。建模手最好是学过概率论与数理统计和线性代数的人。偏建模的人可以不会编程，但至少要会用SPSS之类的软件。偏编程的人一定要会Python或MATLAB。推荐先看清风的视频，然后自己学一些机器学习算法和现代优化算法的应用（注意，只是应用，原理到时查文献即可）。最后可以看看优秀论文。编程建模手自己要先写一个粗略的论文稿，包括问题分析、编程求解结果和结论分析，再交给论文手。不要想着让论文手自己写，首先说不明白，而且你自己建模编程的，对过程最清晰！比赛要点⭐️ 摘要最重要！摘要写不好后面都不想看了。时间分配要把握好，第一晚确定选题，第二天基本搞定一二题，第三天基本搞定三四题，第四天搞搞之前没搞定的和论文的各种调整。国赛更注重问题求解，比美赛更硬核些，关键是把问题做好，而不是套花里胡哨的模型。创新点和亮点。你要从千篇一律的论文中脱颖而出，就必然要有一些亮点，甚至是创新点。可以是可视化做得好、图表做得好、问题分析考虑得深刻、算法模型的小创新。希望这些经验能帮到大家，祝大家在数模比赛中取得好成绩！

数学建模竞赛，含金量揭秘！ 𐟧•𐥭楻𚦨ᦘ碌€么？数学建模是一种用数学语言和方法来解决现实问题的思考方式。简单来说，就是把实际问题抽象化、简化，然后用数学模型来描述和解决这些问题。这个过程包括几个关键步骤：发现问题、简化问题、建立模型、求解模型和检验模型。 𐟏† 数学建模竞赛的步骤参加数学建模竞赛，你需要组建一个团队，然后经历以下几个步骤：问题定义与分析：搞清楚问题的本质是什么。确定模型假设：根据问题的特点，做出一些合理的假设。建立数学模型：用数学语言和方法来描述问题。求解模型：用数学方法求解这个模型。模型评估与优化：检验模型的正确性和实用性，并进行优化。论文撰写：最后，把整个过程和结果写成论文。 𐟎“ 数学建模竞赛的含金量相比实习和科研，数学建模竞赛的门槛相对较低，但它的含金量却不容小觑。以下是一些方面的优势：奖学金评选：在奖学金评选时，有竞赛奖项可以加分，增加获奖机会。考研复试：在考研复试中，竞赛奖项也是一个重要的加分项。保研加分：在评定推免生时，有竞赛奖项会有额外的加分。就业：在个人简历中，有这样的竞赛奖项可以大大丰富你的经历。总的来说，数学建模竞赛不仅是一个展示你数学能力和解决问题能力的平台，更是一个提升你综合素质和竞争力的机会。所以，如果你对数学建模感兴趣，不妨试试参与其中，说不定会有意想不到的收获！