研究生数学建模竞赛，研究生数学建模竞赛优秀论文
走进研究生数学建模
国赛一等奖团队
3月19日
“中国光谷·华为杯”第十九届中国研究生
数学建模竞赛颁奖大会落下帷幕
经过激烈的角逐
统计学院吴云广团队和金晓婧团队
斩获全国一等奖
两支参赛队伍
六位朝气蓬勃的青年
怀揣着对数学建模的热忱
因为竞赛相聚在一起
每一个奋斗的日夜
都是他们努力的最好见证
今天就和小编
一起走进TA们的数模世界
“喜欢考试队”——吴云广团队
团队成员均来自经济统计专业，各有所长，合作默契。从本科同班到研究生同师门，先后一起参加全国大学生市场调查与分析大赛、统计调查方案设计大赛等多种比赛，并取得国家级一等奖、省级一等奖的好成绩。团队成员均具备丰富的数据分析经验，曾在字节、吉利、有赞、滴滴等公司从事数据分析工作，了解机器学习系列算法，善于使用python、R、SQL等进行数据处理与数学建模。
吴云广
（统计学院-21级经济统计专业)
个人简介： “华为杯”第十九届中国研究生数学建模竞赛一等奖，全国大学生“正大杯”市场调查与分析大赛国家一等奖，第四届全国大学生城市管理竞赛国家二等奖；拥有字节跳动、NOKIA等大厂数据实习经历。
主要负责：代码撰写、模型构建。
陈之愉
（统计学院-21级经济统计专业)
个人简介：“泰迪杯”数据分析技能赛一等奖，“泰迪杯”数据挖掘挑战赛二等奖，“华为杯”第十九届中国研究生数学建模竞赛一等奖；曾在海拍客任BI实习。
主要负责：模型构建、文本撰写、画图。
骆逸凡
（统计学院-21级经济统计专业)
个人简介：“华为杯”第十九届中国研究生数学建模竞赛一等奖，“正大杯”全国大学生市场调查分析大赛三等奖，“互联网+”大学生创新创业大赛金奖；拥有滴滴、有赞等公司商业数据分析经历。
主要负责：模型构建、文本撰写、文稿整理。
项目介绍
本项目通过提出多目标优化模型，来合理规划疫情隔离期间居民物资分配方案，使物资发放的效率进一步提升，节约人力物力。首先利用DID模型评估各地区生活物资的实际发放效果，并结合Prophet模型加以辅助预测；其次，引入禁忌搜索算法，结合社区综合数据，设计兼顾最短距离、最优数量的物资集散地选址策略；另外，采用DEA-Malmquist 模型和改进的 SEIR 传播动力学模型相结合的方式，来进一步优化各个地区的物资分发策略；最后，引入 Dijkstra 算法得出物资运送的最优路径，制定选址-路径科学预案，并将交通工具、途中损耗、需求量等实际因素考虑其中，对比并评价预案设计结果。
心路历程&经验分享
水滴石穿，绳锯木断，从量变到质变。竞赛的优异成果是长期以来在专业技能上打磨以及综合素质上提升的体现，并非来自短期的努力。首先，我们在本科期间均参与统计学相关的学科竞赛以及项目，在调研、数据处理、建模、报告撰写以及PPT展示一条“竞赛链”上具备扎实的功底，有很好的抗压和熬夜能力，也有较好的心态调节和苦中作乐的潜质。同时，由于平时喜欢运动健身，“革命本钱”你有我有大家有。其次，我们在本科毕业到研究生期间均专攻数据分析方向，借助B站、CSDN等网站基本完成了机器学习系列算法、python编程基础、SQL语言等专业知识的学习，阅读了有关数据分析的数据，从事了数据分析的实习工作，应对了多种数分case，所以在面对题目时可以冷静分析、理清思路、互相补充。最后，主打一个真诚。真诚学习、真诚搬砖、真诚合作、真诚接受各方面的捶打和磨练。
抓大放小，轻重有度，从“生无可恋”到“柳暗花明”。本次数学建模的题目较难，给出的数据繁杂多样，数据预处理的工作难度大大上升。比赛时，团队成员果断放弃企业赛题，在数据分析题和规划题上反复横跳，经题目拆解和数据观察，最终选择了F题，因为“数据分析题大家都选可能不会出彩”，但是“规划题并不擅长，主打一个真诚”。数学建模重在逻辑完整、思路清晰、编程顺利加之文本美观。我们采取的策略是两位同学交替负责建模，一位同学专门负责接受需求进行编程。即A在数据预处理，BC阅读文献。B给第一题思路，A参与完善。B解第一题，并配合C得出结果。同时，A建模第二题，B参与完善并写第一题，C继续跑代码。这样反复轮回，A与B头脑风暴完成建模与全文本撰写，累死了并秃头了编程C。过程中不恋战，以思路方法扣题连贯，编程可操作可实施为主要目标，有序完成解题。
苦中作乐，有序熬夜，从“猛烈挣扎”到“摆平心态”。关于时间方面，数模比赛工作量非常大，但是时间非常紧凑，如何在有限的时间里最有效地分配时间，是我们面临的最大难题。但即便如此，我们队伍仍然本着“合理安排时间，合理计划进程”的原则，有序安排建模任务，坚决不摆烂，保证每日任务按计划有序推进。如果当天目标实在完成不了，也会进行一定程度的“加班赶工”，某个成员遇到难以解决的问题，也会召集其他成员开小会，集思广益，齐心协力将问题克服。建模任务虽然繁重，后勤保障也不能落下。小组成员轮流担任“买饭”之类的任务，保证队员吃好喝好，有充足的营养和体力去冲破一个个建模难点。
“国赛游击队”——金晓婧团队
团队成员是跨专业、跨学院、跨年级组成的，各有所长。有擅长代码的大佬，有建模知识储备丰富的学长，又有擅长文案撰写的小伙伴。
01
金晓婧
（统计学院-22级应用统计专业)
个人简介：全国大学生统计建模大赛本科组国家一等奖，美国大学生数学建模竞赛H奖，全国大学生数学建模竞赛浙江省一等奖、三等奖，第十一届全国市场分析大赛浙江省二等奖，浙江省“挑战杯”大学生创业计划竞赛铜奖，并主持国家级创新创业项目一项。
主要负责：画图、文本撰写、模型构建。
02
林坚
(统计学院-22级理学统计专业)
个人简介：研究方向：高维数据分析。熟悉Python、R、Stata，对常用机器学习算法都有了解，会用sklearn、pytorch、sko等进行建模，matplotlib、seaborn、pyrcharts进行可视化。
主要负责：利用Python、R、Stata等对数据进行探索性分析并对模型进行求解，并负责一部分的可视化。
03
刘梦磊
(管工学院-物流工程与管理专业）
个人简介：研究方向：数据科学。了解数据结构，机器学习及深度学习相关算法模型；聚焦于压缩感知与图谱领域的相关研究，参与食品质量安全交易平台搭建及基于压缩感知的多模态数据分析项目；发表SCI相关领域期刊论文；曾获得省物流设计大赛一等奖；校数学建模一等奖等。
主要负责：算法模型框架构建，文本撰写。
项目介绍
本项目利用内蒙古锡林郭勒草原数据，针对目前放牧策略和不同放牧强度的具体情况，建立相应模型用以制定合理的草原放牧策略。首先，运用均值插补等方法对数据进行预处理，并建立微分方程、随机森林回归模型和结构方程模型分别对土壤物理、化学性质和植被生物量进行机理分析，并使用 PDP&ICE 模型进行效应评价。其次，分别建立基于 LSTM-FC和 VAR 模型的不同深度土壤湿度预测模型，对土壤湿度进行预测。然后，利用XGBoost模型对沙漠化指数与板结化指数进行拟合，预测不同降水量及不同放牧强度条件下的沙漠化指数与板结化指数，并利用模拟退火算法求解可持续发展条件下放牧羊数量的最大阈值。最后，使用ARIMA 模型对 2023年9月土地状态进行预测并进行可视化演变。
心路历程&经验分享
队友配合默契，分工明确。数学建模工作量巨大且时间要求紧迫，这就要求我们在比赛过程中分秒必争，紧密配合。我们团队在五月份就组建完成，在校数学建模中进行第一次磨合，成功夺得校数学建模竞赛一等奖。在这一次的磨合中，我们发现各队员的擅长领域，并划分好在以后的磨合训练中的分工情况。在暑期的数学建模培训中，我们积极参加模拟训练，在一次次模拟赛中配合越来越默契。
注重以往获奖论文的阅读。在确定参加数学建模后，我们就确定要选取数据分析类的题目。因此，在暑假期间，本团队对近年的数学建模数据分析题的所有优秀论文进行了研读。通过线上会议，总结每一篇优秀论文的亮点与不足，并归纳整理优秀论文中所出现的方法原理及代码，以便在正式比赛中随时调取使用。
遇到困难不放弃。在看到赛题的时候，我们都有些难以下手，发现数据题的形式与以往大有不同，出题风格大改，在E题和F题之间纠结。我们发现E题存在大量的数据空白，这也成为后面几个小题的难点所在。在搜集了大量文献之后，我们最终确定了E题。抱着“我难别人也难”的心态，我们硬着头皮写完了题目，最终完整呈现了题目所要求的所有内容。
比赛过程中学会扬长避短。数据分析题可以通过大量漂亮的图表来对结果进行呈现，因此在前期准备中可以着重关注优秀论文或SCI中的图表，对好看的图表进行复刻，及时搜集代码或绘制相应的草图。
眼中有光，努力终有回响。希望本次专访能够让同学们在竞赛的道路上有所启发，有所激励。机会永远是留给有准备的人！
（文章来源：浙江工商大学统计与数学学院，仅用作学术分享交流，若有侵权请联系删除，谢谢！）
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为了帮助参赛者更好的备战数维杯，组委会特邀2021年高教社杯国家一等奖代表于4月18日（周四）19:00-20:30开展线上宣讲会，详细讲解数学建模常用算法模型应用及赛题解析，所有同学均可免费观看！
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研究生数学建模竞赛(研究生数学建模竞赛优秀论文)