之前有網友發郵件詢問如何準備研究生數學建模的事，我數學建模做的也一般，只有過一次經歷，簡單的說說我個人的想法和建議，僅供參考。
在暑假兩個多月好好準備，一般數學建模時間在9月中旬，
1.知識方面熟悉一下數學建模的32種基礎的常規方法，知道什麼方法能解決什麼問題，分析問題纔有方向。
2.認真學習和研讀一下最近幾年的研究生數學建模優秀論文，選擇幾個感興趣的問題，仔細看看優秀論文的建模思路和寫作思路
3.編程技術方面：如果偏向於優化問題，線性模型，運籌學問題Matlab、Lingo更加有優勢，如果偏向於數據分析和數據挖掘大數據、神經網絡深度學習之類的使用Python更爲方便，很多開源技術也很成熟。針對統計類問題Spss方便。有些優秀論文裏面最後會有代碼，可以多看看學學，能不能運行出來，
我對Python處理數據比較熟悉，個人認爲Python處理數據真的特別方便成熟，必學Python3基礎知識、Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn這幾個包，如果使用到神經網絡就看看Theano包。由於Matlab安裝麻煩，安裝包很大，其實Matlab能做出來的，Python數據科學這一套也都可以實現同樣功能。
3.對幾個重要問題有較深的理解和掌握，個人覺得數學建模裏面的幾個很重要的知識點是：TSP旅行商問題圖網絡、多目標規劃、遺傳算法、粒子羣算法，找點這些問題和程序代碼研究研究。
4.最後講講組隊很關鍵，一個隊員負責寫論文，一旦有思路後，就開始寫論文，論文寫得好，拿獎可能性越大；另外兩個隊員負責建模，一個偏向於建模思路，另一個負責算法代碼實現，兩個人互相配合。三個人一起熬夜，一起加油。
研究生數學建模競賽官網
數學建模的三十二種常規方法
2017年第十四屆研究生數學建模競賽優秀論文
2018研究生數學建模心路歷程
2018年研究生數學建模競賽C題獲獎論文附代碼
2018研究生數學建模成績彙總
2018年中國研究生數學建模競賽賽題