HIMCM 是一项综合性极强的竞赛，不仅考验学生的数学建模能力，还涉及数据处理、算法实现、结果分析及学术写作等多个方面。通过系统的备赛策略和科学的团队协作，参赛者可以在比赛中发挥出最佳水平，取得优异成绩。
HIMCM 核心考察内容
1.数学建模方法模块（核心，占比 40%）
预测模型
回归分析（线性/非线性）：用于预测变量之间的关系。
时间序列分析（ARIMA 模型）：适用于时间序列数据的预测。
机器学习预测（随机森林、LSTM）：用于处理复杂的数据集和非线性问题。
优化模型
线性规划（LP）：解决资源分配问题，如最小成本或最大收益。
整数规划（IP）：用于决策变量必须为整数的问题。
多目标规划：在多个目标之间进行权衡，如成本与效益的平衡。
评价模型
层次分析法（AHP）：用于多指标决策，通过成对比较确定权重。
模糊综合评价：处理不确定性和模糊性的决策问题。
动态模型
微分方程：描述随时间变化的动态过程，如人口增长、疾病传播等。
系统动力学模型：用于模拟复杂的系统行为，如经济系统、社会系统。
2.数据处理与算法模块（重点，占比 25%）
数据获取
从公开数据平台（如 Kaggle、世界银行数据库）获取数据，或通过合理假设生成模拟数据。
数据预处理
缺失值填充（均值/中位数法）
异常值剔除（3σ 原则）
数据标准化（Z-score）
算法实现
使用 Python（Scikit-learn 库）实现回归或分类算法。
使用 Matlab 求解微分方程。
使用 Lingo 处理线性/整数规划问题。
3.结果分析与优化模块（进阶，占比 20%）
灵敏度分析
检验关键参数（如模型假设中的增长率）变动对结果的影响，验证模型稳定性。
误差分析
计算预测值与实际值的偏差（如 RMSE、MAE），解释误差来源。
方案优化
基于模型结果提出可行建议（如“根据污染扩散模型，建议在下游 3 公里处设置拦截点”）。
考察形式：
用图表展示分析结果（如灵敏度曲线、误差直方图），并结合现实场景解读。
高分关键：不回避模型局限性，需客观讨论“假设不成立时的应对方案”，体现批判性思维。
4.学术报告与表达模块（基础，占比 15%）
结构规范
报告需包含摘要、问题重述、模型假设、模型构建、求解过程、结果分析、结论与建议、参考文献 8 个部分。
图表规范
使用 Origin/Excel 绘制专业图表，标注坐标轴、单位与图例，避免模糊不清的示意图。
英文表达
使用学术化语言（如“we propose a model”而非“we made a model”），避免语法错误与口语化表述。
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