??論文寫作前言：論文一定要表達清楚，因為寫給評委看，如果評委沒看懂，分數應該不會高。在數學建模國賽中，除了論文以外，支撐材料：程序代碼，中間結果，支撐數據。也非常重要。
一篇論文評分很快，不會看的特別細，出現個別小錯誤，也不要太擔心。
??數學建模論文（中文）構成：
首頁：論文題目，摘要，關鍵詞。
論文正文：
??1.問題重述
??2.問題分析
??3.模型假設
??4.符號說明
??5.模型建立與求解
??6.模型檢驗/模型改進與推廣
??7.模型優缺點評價
??參考文獻
??附錄
英文版有些部分稍有不同（等待補充）。格式如下：
行距：依據文章內容而定，可以采取單倍，1.5倍等。
??

論文題目：

寫作要求，涵蓋研究內容以及研究方法。
一般有兩種：
??第一種：基于×××模型/方法/的×××問題的研究。
??第二種：對問題進行簡化作為題目。
??關鍵詞：寫作要求，一般為3-5個。盡可能包括5部分：研究對象或研究內容，研究目的，主要模型（盡量要包括），求解算法，驗證方法。
??

摘要

寫作要求：（1）獨立性：摘要是全文的濃縮。（2）代表性：摘要要包含該論文的研究成果。
??因為評審需要，摘要較長，和學術論文有些差異。
主要包括：
??背景和問題：簡要敘述研究對象和研究內容，研究目的。
??問題分析：
??關鍵假設：對所研究的問題做了哪些機理分析或數據觀察，據此做出了什么樣的關鍵假設。
??模型結構：采用了何種建模方法，建立了何種數學模型。
??求解算法：對模型采用了什么樣的方法，算法或軟件。
??結果，檢驗，結論：主要結果或結論是什么或對模型，假設做了什么樣的檢驗。
??具體地說:首先寫研究的是什么問題，采用了什么方法，建立了什么樣的求解問題的數學模型。利用什么方法進行求解，得到了什么樣的結果。（模型特色，例如思考了一個特殊的點，結果提高）。

一般將摘要分成三個部分。
??開頭部分,主要包含：研究問題的背景或意義，主要的研究思路或方法（一般必須包括），取得的成果或解決的主要問題。
摘要開頭第一段，所寫的內容。

??摘要正文
一般用
??針對問題一：
??針對問題二：
??針對問題三：
如果問題較少的話，一般采用首先，然后，最后。

簡述問題：指的是要解決的問題是什么，讓閱卷老師判斷是否準確解讀了題意。
第一種：直接歸納型。
第二種：將其分類。例如：這是一道動態規劃賽題，或者是可將其定性為評價類問題等等。

建模思路：主要包括對問題的分析或數據處理與獲取，采用了什么數學方法或進行了哪些分析，建立了什么樣的數學模型等。
例子中，第一句屬于簡述問題。
其余部分屬于建模思路。因為是優化類問題，因此一定要寫出:決策變量，目標函數以及約束條件。

模型求解：基于×××數據，采用×××方法/軟件等對模型進行求解。

結果分析：根據模型結果，回答問題。
對于計算類，結果的正確性影響論文質量，需要準確的計算。對計算結果字體進行加深并注明單位。

對于開放類，將關鍵性的結果進行或結論進行闡述，有數據支撐最好。如果，進行了靈敏度分析，也可以簡要概述。

??摘要收尾：對模型總結升華。模型創新型評價，優缺點評價，模型的推廣等等。

??模板如下：最后，本文對模型進行了靈敏度分析，發現模型具有很好的可推廣型，同時我們也對模型的優缺點進行了評價。

論文正文寫作部分：

問題重述

寫作要求，要讓評委知道你讀懂了賽題。不要照抄原題，避免查重，不要超過一頁。
一般包括兩部分：背景描述和問題闡述。

問題分析

要求給出建模的思路。一般包括：
(1)題目中的已知條件，參數等。
(2)確定要解決問題的關鍵。
(3)對該問題給出大致的求解思路。
(4)給出該問題，已經得到求解的相關描述。不需要出現結論或具體的求解結果。可結合流程圖描述。
??問題分析，一般有兩種放置形式，第一種直接放置在問題重述后面。第二種，放置在每一小問的模型建立與求解中。
??注意要結合流程圖，問題分析和摘要是不同的。只描述思路即可，不涉及具體的模型。


流程圖模板如下：

模型假設

會影響靈敏度分析，作用是將模型部分參數，進行限制使模型進行簡化。要以嚴格的數學語言來表示，一般包括5種情況：
??(1)對題目中已知條件或參數做出保真性假設。
??(2)僅考慮題目中涉及的主要條件，對其他情況不考慮或強制規定。
??(3)對題目中涉及的主要條件進行平穩性規定。
??(4)從常識性角度做出的假設。
??(5)對模型中相關參數進行規定（可用于靈敏度分析）。
??符號說明：一般包括：符號，含義以及單位！將全局變量寫出即可，臨時變量一般不寫，盡量用希臘字母，而不是英文字母。雖然，在論文符號說明部分，符號含義已經出現，但下文提及時仍需再次提及。

模型建立與求解：

??(1)建立模型要有根據，能闡述建模的邏輯。
??(2)實用有效，不要輕視簡單的模型。
??(3)不要過分追求難度。
模型建立的形式：
??1.以統計分析為主，無需建立模型。一般是基于相關的數據或現象進行分析，常見于建模賽題第一問。
加分項：數據的檢測或處理，

異常值的檢測（小波分析）

插值擬合

標準化

降維(避免冗余)或結合圖表說明等。

2.結合相關物理和數學知識：
3.結合已有的模型和方法：一般將賽題劃分為評價類，預測類和優化類等。
??評價類賽題：題目給出一定的數據和條件，建立客觀的評價體系，選擇合適的模型進行評價。思路是：
(1)建立指標體系。
(2)指標無量綱化處理
(3)確定指標權重，包含主觀和客觀。
(4)線性加權和非線性加權。
(5)給出結果。
??預測類賽題：在現有資料的基礎上，預測事物的一些未知屬性或已知屬性的未來發展趨勢。思路是：
(1)數據預處理。
(2)選擇預測模型，根據樣本數量，分為大小樣本預測。根據預測時間：中短期和長期預測。
(3)對誤差進行分析（一般分為0.01,0.05,0.1三級）。
(4)給出結果。
??優化類賽題：在一定限制條件下，選擇某種方法達到最優，比如：時間最短，成本最小等等。目標函數，決策變量，約束條件必不可少。一般求解如下：
??思路是：
(1)建立指標體系。
(2)指標無量綱化處理
(3)確定指標權重，包含主觀和客觀。
(4)線性加權和非線性加權。（根據各個指標之間是否完全獨立）
(5)給出結果
4：對已有的模型或者方法進行改進，然后對問題進行求解。
(1)基于層次分析-熵權法評價模型。
(2)基于灰色-BP神經網絡預測模型。（小樣本預測）
(3)基于遺傳算法-BP神經網絡預測模型。（評價，預測）
(4)基于小波變換-BP神經網絡預測模型。（大樣本，預測）
模型求解部分：要和賽題相對應。
??

模型檢驗:

一般分為三種
1.穩定性和敏感性分析：檢驗模型中某些參數變化，是否會引起模型輸出產生大的變化。一般適用于模型中存在某些固定性參數。
2.統計檢驗與誤差分析：統計檢驗主要包括t檢驗和f檢驗，一般用于回歸分析。誤差分析是對測試集進行驗證一般寫在模型求解部分，沒有真實數據一般在文末分析誤差來源，一般用于預測類題目。
??模型優缺點評價:
模型常見的優點描述：
模型常見的缺點描述：

參考文獻：

要遵循格式

附錄：程序，中間結果等等。
公式：一般獨占一行，居中排版。對關鍵公式編號即可。導出為pdf后要檢驗下公式格式是否完好。
圖形表格：圖形表格要有標題，不要出現如上圖，如下表等等。要以文件形式存儲，圖的制作要重點關注坐標軸和圖例。
支撐材料：使用rar壓縮格式，論文和支撐材料不允許出現參賽隊信息。

關于選題：1.背景看不懂可以排除。2.優先考慮資料多的。
A：專業性太強，一般有標準答案，非專業不建議選。
C：一般沒有最優解，合理即可。方法恰當，多種方法對比，得到合理的結果，論文寫的比較漂亮。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数学建模论文写作的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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