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1、美赛介绍
1.1 最重要的两点
(1)注重创新
创新性的解题思路、模型
(2)注重呈现
绘图、润色

1.2基本介绍
美赛，即美国大学生数学建模竞赛，一共有 MCM、ICM 两大类型 A、B、C、D、E、F六种题型，是唯一的国际性数学建模竞赛，也是世界范围内最具影响力的数学建模竞赛。赛题内容涉及经济、管理、环境、资源、生态、医学、安全等众多领域。

美赛 A：连续 问题 B：离散 问题
对解题方法影响不大，一般A B对查找数据（爬取或相关网站）和处理数据的能力要求较高
C：data insights（数据洞察），数据量极大的，要求熟悉数据处理的基本方法模型，主要集中在统计、模式识别
D E F为交叉学科建模竞赛 偏人文社科 对逻辑、写作要求相对高
D：运筹学/网络科学环境科学 具体到建模方法，一般提供数据。
常借助软件实现，如netdraw，gephi，pajek，ucinet等。建模需熟知图论、运筹学相关知识。如，2013年为分析参考文献中的合作者网络，对数学编程基础薄弱
E：环境 大体上会集中在环境污染、资源短缺、可持续发展、生态保护等几个方面。
F：policy政策 EF难点在于数据查找，指标体系的建立，英文表述的逻辑性思考的全面与深度

2、赛前准备
2.1组队与分工
组队：社牛；社恐
分工：编程 建模 写作绘图

2.2 选题
与1.2基本介绍相似

2.3 一般准备阶段
阶段一：模型学习
推荐书籍《数学模型》姜启源
《数学建模算法与应用》司守奎
》可展开介绍1:具体每个模型的详细教学

十大模型 涉及算法
评价模型 层次分析法、TOPSIS
插值与拟合模型 多项式插值、分段插值、Hermite插值、样条插值（一维）
相关模型 相关系数、典型相关分析
回归模型 多元回归分析、逐步回归模型
图论模型 Dijlstra算法、Floyd算法
分类问题 二分类（logistic回归、Fisher判别分析、SVM）
多分类（多分类Logistic回归模型）
聚类模型 K-means算法和K-means++、DBSCAN聚类算法
时间序列模型 AR、MA、ARMA模型，ARCH模型和GARCH模型，单位根时间序列
预测模型 插值预测、时间序列预测、灰色预测、BP神经网络
降维模型 SVD奇异值分解（主要用于图像处理）、主成分分析、因子分析

阶段二：代码学习python/matlab
pandas +Numpy+matplotlib+seaborn+Scipy+Sklearn
（如果没时间 可找写CSDN、博客园上的总结的模型突击学一下，跑一下模板代码）
》可展开介绍2: 每个步骤的详细教学
数据预处理：缺失值、错误值、离散值
数据可视化
模型建立
模型求解
敏感性分析/灵敏度分析
【【2024数学建模美赛备赛】如何绘制美观的图片数据可视化手把手保姆教学】

阶段三：写作讲解
》可展开介绍3: 美赛具体每个部分的详细写作讲解
摘要
目录
1.Introduction
1.1 Background
1.2 Restatement of the Problem
1.3 Literature Review
1.4 Our work
2 Preparation of the Models
2.1 Notation
2.2 Assumptions
3 模型一
3.1 Concepts introduction
3.2 Social relation model
3.2.1 The model construction: the Average Passing Network
3.2.2 Model solution and analysis
3.2.3 Optimization of model: N-pass Network
4 The BPNN-teamwork evaluation model
4.1 Concepts introduction
4.2 Back propagation neural network model
4.2.1 The model construction
4.2.2 Model solution and analysis
5 Recommendations
5.1 According to Average Network
5.1.1 Analyzing the network
5.1.2 Average clustering coefficient analysis
5.2 According to N-pass Network
5.3 According to the BPNN-teamwork evaluation model
6 Generalized models of team performance
7 Strengths and Weaknesses
7.1 Strengths
7.1.1 Strengths 1
7.1.2 Strengths 2
7.2 Weaknesses
7.2.1 Weaknesses 1
7.2.2 Weaknesses 2
附录

阶段四：往年论文阅读
学习建模思路，绘图方法，写作逻辑
》可展开介绍4: 真题讲解

阶段五：实战训练
》可展开介绍5: 手把手实战训练

3、赛时安排
3.1时间安排

第一天早上6:00-第五天早上8:00 编程 建模（一般有四问） 写作
比赛前 各模型求解方法 各模型整理好 模板准备好
第一天早上 先选好选题（0.5h-1h），再粗类分析题目（0.5h），再找+分享+分工阅读文献（1h-2h），研读文献方法为建模者提供基本思路（0.5h-1h)

第一天中午下午晚上 数据处理 问题一建模 写背景等部分
第二天 若需求解，建模求解 问题二建模 翻译+问题一写作
第三天 若需求解，建模求解 问题三建模 翻译+问题二写作
第四天-第五天8:00 问题三写作+翻译
一般建模工作量比较大，写作+编程在空闲时负责画图或辅助建模（当时我的两个队友是对问题一从另一个角度建了模，我们其中一个问题采用了两种方法）

3.2找到思路
一般拿到一篇文章 先确定其考察方向（预测类模型 评价类等）
方法一：敲定关键词
搜索相关论文
（网址：中国知网
Science
百度学术等）
思考是否存在模仿迁移的模型
结合该模型进行自己的模型构建
方法二：根据模型类别搜索匹配模型

3.3真题介绍