在当今竞争激烈的教育环境中,如何帮助学生提升综合能力、扩展知识视野、培养跨学科素养,成为了教育者和家长们的重要课题。HiMCM数学建模竞赛正是这样一个平台,它融合了数学、计算机、英语等多学科知识,为学生未来的专业选择和深造研究提供了良好的基础。
一、选题阶段:避免“假创新”与“无根基”
误区1:盲目追求热点
现象:部分团队为彰显创新性,选择前沿领域(如量子计算、元宇宙),但因缺乏基础研究导致模型漏洞频出。
解决方案:
优先选择可量化分析的实际问题:如城市交通流量优化、教育资源分配、医疗资源调度等,这类问题数据易获取且模型验证路径清晰。
结合课程与兴趣:参考AP/IB/A-Level课程中的实际案例,确保选题与已有知识体系衔接。
误区2:过度依赖文献
现象:直接套用经典模型(如VRP车辆路径算法、线性回归)导致原创性不足,评委易识别“模板化”思路。
解决方案:
基于经典模型进行改进
结合现实数据:通过本地调研或开放数据集(如政府公开数据)调整模型参数,体现针对性。
二、建模过程:平衡“复杂性”与“可行性”
误区1:模型过于复杂
现象:为追求技术深度强行引入复杂算法,但因时间不足导致模型无法收敛或结果不可解释。
解决方案:
遵循“简单模型优先”原则:优先使用基础数学工具(如线性规划、统计回归),仅在必要时引入复杂算法(如需预测时使用LSTM)。
分阶段验证:先构建简化模型验证核心逻辑,再逐步增加复杂度(例如:从静态模型扩展到动态模型)。
误区2:数据验证缺失
现象:直接使用网络公开数据集(如Kaggle)时,未验证数据分布的合理性,导致模型结果失真。
解决方案:
数据预处理与检验:
缺失值处理;
统计检验;
数据来源标注。
三、论文写作:规避“低级错误”与“表达陷阱”
误区1:摘要信息缺失
现象:摘要仅描述建模步骤,未提及核心结论与社会价值,导致评委快速淘汰。
解决方案:
摘要四要素结构:
-
-
- 问题重述:简明扼要说明选题背景。
- 方法创新:突出模型改进点。
- 结果验证:量化结果。
- 社会价值:关联实际意义。
-
误区2:图表滥用
现象:过多使用3D图表、复杂配色或冗余信息,干扰读者理解。
解决方案:
图表设计原则:
直观极简:优先使用柱状图、折线图、散点图,避免3D透视。
标题即结论:在图表标题中直接标注关键发现。
误区3:格式违规
现象:提交格式不正确(如字体不统一、行距错误)、嵌入字体不显示,导致论文评分扣分。
解决方案:
排版工具推荐:
LaTeX:建议使用LaTeX排版。
兼容性检查:通过Adobe Acrobat Pro导出PDF,避免字体嵌入问题。
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