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【論文寫作---最重要】（參考資料、代碼、中間圖）相對不重要。

目錄

美國大學生數學建模競賽等級評審標準

賽題，要全部解決完畢。

模型假設（10條左右）

建模正確，貼合賽題，有效解答模型。優缺點、穩定性測試、驗證、模型推廣、【摘要】

1、答卷前的思考和工作規劃

（1）所有問題 --> 分工合理。大問題[綜合評價] 包含小問題[數據分析、異常值]。

（2）關鍵數據、測試數據封存保存--->數據庫.

（3）模型---整個建模過程。

（4）圖、表

表面描述：（表面結果描述）數據上升、下降，xxx數據佔了xxx比例，xxx年數據如何如何；

深層描述：（表面現象反映了啥啥啥）總體走勢、數據跳動、未來xxx年趨勢、xxx數據佔了xxx比例反映了什麼、趨勢與波動。

2、論文寫作的重要性

論文（分數：95%）邊寫論文、邊建模及時溝通 ---> 模型如何建、結果如何分析、描述

學術論文

3、論文組成部分

1、題目： 一定要寫、簡潔明瞭、精簡

2、摘要：佔頁面的3/4~4/5【太少：表述不清；太多：冗餘】

3、關鍵詞：...

4、問題重述：用自己的語言描述問題，不要直接抄問題。

4.1、問題分析：解決問題-自己的想法。解題步驟[一步一步地考慮解決問題]; 描述流程: 預測[異常值剔除]->數據分析->預測

5、假設：對問題中的參數進行假設、固定。假設要合理，不要出現錯誤，符合常理。

6、符號說明：表格、字母表示、解釋符號

7、模型建立：★核心點★ 建立模型：模型原理->基本建模過程->代入數據

8、模型求解：matlab、代入xxx數據->求解出xxx結果->對結果進行基本、表層、深層分析->寫出結論

9、結果分析，做出結論：...

10、模型評價：優缺點評價-基本描述--->百度[算法的優缺點]

11、模型改進：eg[用了神經網絡算法，爲了解決神經網絡易陷入局部最小值的問題，下一步用xxx算法進行改進。]

12、引用文獻：格式要標準。

一、題目

題目：一定要切合論文、表現主體信息

副標題：基於xxx理論研究，以xxx爲例

詼諧式題目【xxx在哪裏建設？我家的魚缸應該這樣設計。】

二、摘要

1.

【重點】摘要：對論文體系的總體概括。

【2個部分：1、綜述(對大問題做一個定性+總結性概括)；2、具體問題的具體解答(針對問題1、2、3、4...，各成一段)】

綜述：總體描述論文言述了什麼。

定性描述：eg【整個賽題是一個xxx(評價與決策問題、判定與判別問題)問題，這是一類典型的xxx(評價類)問題，通過對賽題的研究，構建了一個什麼樣的模型對其進行解決，得出了什麼樣的結論。】

用了xxx模型：利用xxx算法（層次分析法、算術平均值法），構建xxx模型，得出了xxx結果。

整個賽題是個x問題，這是一類典型的x（異或與控制問題、評價與決策問題、判定與判別問題..）問題，通過對賽題的研究，我們通過xxx算法（層次分析法、算數平均值法.）構建了xxx模型，對其進行解決，得出了xxx結論。

2.

針對問題一，這是一個典型的xxx問題(優化與控制問題、評價與分析問題)，本文應用(基於)xxx理論，構建了xxx模型，結合xxx數據，採用xxx方法，進行了求解，得到xxx結果(對結果進行描述)，進行了以下結果分析，得到了xxx結論。

【2個部分：1、綜述(對大問題做一個定性+總結性概括)；2、具體問題解答(針對問題1、2、3、4...，各成一段)】

3.

構建的模型有什麼優缺點、可以推廣到什麼地方（適用於什麼地方）

參考典型摘要

三、關鍵詞

贊比亞河、贊比亞河選址、神經網絡、用到了xxx模型(神經網絡)、圖論算法、規劃算法
突出問題、突出模型、求解問題、求解結論

標準關鍵詞寫法：

四、問題重述

對問題進行描述。

1、問題背景：問題牽扯到的背景。寫半頁。網絡查找-->粘貼

2、問題重述：不要直接複製粘貼。寫半頁。大問題套着小問題。擴展問題。

這是一個典型的xxx問題，主要讓求解xxx。這是一個典型的評價類問題，主要對方案進行評價，而評價勢必要進行指標的選取和評價方法的選擇。因此，整個問題規劃爲：1.評價指標的選擇、2.評價方法的選擇、3.評價總模型的構建。

問題把控能力【加分項】

五、問題分析

思考解決問題。剖析，將解決問題的整個思路描述下來。

eg ：

長江水資源評價，題目要求對長江水質進行評價，首先應該進行長江水質評價指標的選取，指標選取主要有如下幾種方式：

鑑於指標選取的客觀性，採用xxx方法進行選取，選取完指標後，進行xxx模型的構建，通過題目，發現這是一個典型的xxx問題，

題目給了很多的條件，因此選擇客觀評價方案（神經網絡...）。

不要超過一頁，避免模型建立無話可說，儘量簡潔，visio圖(流程圖) 不要太細緻。

問題分析 --> 突出思維

通過xxx網站，獲取數據，通過對賽題的綜合分析，可以通過xxx模型對問題求解。（因爲此模型主要用於解決xxx問題。）

神經網絡模型：主要用於解決非線性映射關係能力比較強的評價類問題。

而本題無明確線性關係，因此將本題認定爲非線性關係，通過神經網絡，結合xxx數據，進行建模，求問題求解。

六、模型假設

對賽題，進行一些有意義的假設。

8~10條假設：考慮點較多。

假設不要太多：適應性不強。

模型假設--->單獨模塊（模型之前）

七、符號說明

去掉表格兩邊的邊框。

八、模型建立

論文核心---頁數較多。

4模型建立與求解( Model establishment and solution )

4.1 基於問題一的求解

流程圖（Visio，做完流程圖後，用語言描述一下流程圖）

[問題求解過程]稍微描述流程圖[大約3、4行]

4.1.1 ***模型的建立（原理放進去）

eg：深度學習模型的建立（把模型原理抄一遍--->注意查重）

4.1.2 ***模型的求解（數據的獲取、處理、求解）

[ 數據的獲取(典型數據)，數據處理(異常值剔除、數據截取)，模型求解(模型結果分析；

上文數據代入建立的模型中，得到如下結果，把圖粘貼，做基本描述) ]

4.1.3 結果分析與評價（Results analysis evaluation）

[ 表面(圖的數據、某某部分佔了多少多少) + 深度(通過曲線圖，發現整體趨勢不斷上升，每幾年變化一次) ]

4.2 基於問題二的求解

...