數學建模競賽的正確流程

通過搜尋關鍵詞和查閱文獻，我們可以理解問題（包括資料），分解問題（將難以解決的大問題分解成若干個容易解決的小問題），明確要解決的問題（確切地知道每個小問題該做什麼，得到什麼結果）。

閱讀問題時，一定要想想你想做什麼這對於避免離題和構建空模型（這是不切實際的）非常重要，這一步不需要思考如何解決問題，而只是明確了要解決的問題。 另外，要從整體上把握脈脈，如果不能串在一起，理解上就一定有偏差，二是把自己放在提問者的位置上，他們的問題（難點）是什麼，你想讓讀者幫忙解決什麼問題。

思考時，最重要的是要講道理。 從實際問題、問題中的資訊、提問者想要解決的問題等開始，這些因素可以串在一起，那麼在理解上基本不會出現偏差，在回答問題時也不會出現偏差。

針對所確定的具體子問題，綜合查閱文獻和資料，尋找相同或相似問題的解決方案，總結模型演算法和主要參考文獻，並通過查閱文獻進一步修正思路。 收集整理資料，做好資料預處理，清理“髒”資料，結構化非結構化資料，處理缺失值和異常值。

對於每個子問題，使用“常識+邏輯推理”，通過合理的假設來簡化問題結合相關文獻、數學原理、物理定律等，將實際問題轉化為數學語言中的數學模型，注重所諮詢演算法的實用性整合模型求解可能涉及求解方程、公式證明、統計分析、演算法實現等，使用MATLAB、R、Python、Lingo、SPSS等軟體或編輯語言，查閱類似**和修改除錯，在計算過程中注意儲存資料、圖形、表格。

根據問題的實際情況和意義，對結果進行分析，通過誤差分析和敏感性分析，檢驗了模型解決實際問題的效果和實際應用範圍。

將整個問題解決過程編寫為邏輯清晰、描述準確、格式標準化的技術。

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