2020年美賽資料準備(算法)

目錄

1、摘要頁說明

2、美賽常用詞語與語句

3、美賽翻譯注意事項

4、美賽查資料網址

(1)寫一篇建模文章大致需要如下技能:

(2)小石老師教程(數學建模算法總結)

(3) word小白教程

數據資料:

(4)1982—2018中國統計年鑑大全鏈接

(5)美國人口普查數據大全鏈接

(6)美國城市數據大全鏈接

(7)全球統計數據醫療

查論文網址(國內參考):

(8)中國知網

(9)香港中文大學的數學中英對照

查論文網址(國外參考):

(10)DOAJ

(11)美國交通統計局 

(12)美國國家農業統計署

(13)美國普查局

5、國內數學建模比賽論文參考(官網):

(1)五一數學建模競賽

(2)全國大學生數學建模競賽

(3)深圳杯

(4)泰迪杯

(5)華爲杯(只限研究生數學建模)

6、算法

(1)支持向量機

(2)灰色預測 GM(1,1)

最後預祝大家取得好成績!


1、摘要頁說明

 

 中文翻譯爲:

       (1)使用此模板開始鍵入電子報告的第一頁(摘要頁)。此模板使用12點Times New Roman字體。以Adobe PDF電子文件(如1111111.PDF)的形式提交論文,用英文打字,字體至少爲12點可讀。

       (2)不要在本頁或任何一頁上寫上你的學校、導師或團隊成員的名字。

       (3)論文必須在問題陳述中指定的頁數限制內。

       (4)請務必更改上面的控制編號和問題選擇。

       (5)開始在此處鍵入報表時,可以刪除這些說明。

       (6)請在Twitter上關注我們@COMAPMath或在微博上關注COMAPCHINAOFFICIAL,以獲取最新的競賽信息。

         2019年以前的模板可以參考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/92453423

美國MCM的主頁:http://www.comap.com/

2、美賽常用詞語與語句

(1)摘要中常用的詞彙

critical 至關重要的       algorithm 運算法則         a method of evaluating 評價方法          appropriate 近似的

consider 考慮               configurations 佈局        optimal 統一的                                      maximize 使…最大化

strategy 策略                parameter 參數,主要的決定因素           accuracy 精確性         strengths and weaknesses 優點和缺點

contact 相關的              contract 建立,構造                                calculate 計算             establish 建立

formula 公式                 modify 改進                                             rational 合理的            countermeasure 對策

criterion 標準,準則

(2)語句

1、 As our team set out to come up with a strategy on what would be the most efficient way to

我們提出了一種最有效的方法去解決……

2、 The first aspect that we took into major consideration was…….

Other important findings through research made it apparent that the standard

首先我們考慮到……,其他重要的是我們通過研究使

4、We have used mathematical modeling in a……to analyze some of the factors associated with such an activity。

爲了分析這類問題的一些因素,我們運用數學模型……

5、This “cannon problem” has been used in many forms in many differential equations courses in the Department of Mathematical Sciences for several years.

這些年這些問題已經以不同的微分方程形式運用於自然科學部門。

6、In conclusion our team is very certain that the methods we came up with in

總之,我們很確定我們提出的方法

7、We already know how well our results worked for……

我們已經知道我們結果對……

8、Now that the problem areas have been defined, we offer some ways to reduce the effect of these problems.

既然已經定義了結果,我們提出一些方法減少對問題的影響。

9、There are many methods in existence for……Furthermore each is mostly successful in what is sets out to do. However, all of these seem to

有許多的方法研究……,因此最好的是我們要作的,然而,所有的這些好像……

10、While our approaches and models were effective and produced results, there remain several types of model weaknesses:

我們的方法和模型很有效對結果進行延伸,我們的模型也存在些缺點。

11、We next developed a detailed simulation engine to perform simulations. Our simulations allowed us to ……

我們接下來研究計算,我們的模擬允許我們……

12、We have reached several valuable conclusions about the nature of……and some of the possible policy solutions that can be implemented to make it more effective ,Most importantly, we believe in the absolute necessity of implementing

我們得到關於這類問題的結果,一些可能的政策結果使它很有效,最重要的是,我們認爲……相當有必要性。

13、We use …to …

14、Thus, we recommend…

15、Considering the…

16、In this paper, we examine the results of some fundamental avaricious in structure:……

17、We also wish to tie our exploration of sensitive……

18、we suspect that such system are in general less effective than simpler ones……

3、美賽翻譯注意事項

1.summary (完整)

(tab)greatly important.

第一段,概括,什麼方法解決什麼問題,尤其重要(科技論文大多被動句,少數主動句)

第二段問題一                      第三段問題二                   結尾段,總結                 關鍵詞三四個

(翻譯清晰;不用公式,可以有少量數值)                 (正文20頁)

2.阿拉伯數字

Problem 1(不用question)            Model 1

3.動詞要有變化

use= take= apply= utilize               by=  with = by means of                       establish= develop

4.複數

establish of models

5.目錄儘量簡練,一頁

6.解決方法翻譯

a solution to=a key to a problem=an approach to

7.題目中每個實詞大寫

8.翻譯軟件對比

9.we need to /our team

10.注意英文結構完整,用完整的漢語句子機器翻譯,有血有肉穿起來。

11.正文部分和摘要的頁邊距不同,設置爲正常值;正文部分要有頁眉

12.模型假設要有相應的解釋。

13.數據引用。整篇文章顯得很單薄,給人這樣一種感覺:給出數學模型之後,計算結果就憑空出來了,有捏造之嫌。主要原因是主要是數據引用很少,或者是根本沒在論文中體現出來。看看O獎論文,會發現工作量是大部分M論文的雙倍,信息量則大。這在MCM題目中主要靠好的思路,而在ICM中則離不開大量翔實可靠的數據引用。猶記得去年大概有一天多的時間都花在了數據蒐集與整理。

14.適當進行模型合理性的驗證。可以適當藉助於人類發展指數等評價體系來驗證。

15.美賽重視的是將模型與實際問題的結合,需要表述是模型以及以及最終的解決方案,計算過程這種東西沒必要詳細體現。

16.論文整體看起來不要很散。最典型的體現是,成片出現一個個小短句。

17.模型和結論之間聯繫要強。往往只是給出了模型的內容,或者僅僅給出名字,然後就得到了大段大段的結論,這樣是不的。正確的做法應當是首先建立起數學模型,再用大量的事實數據填充分析用以實現模型,最後得到數學模型的計算結果,從而分析得到結論。 

4、美賽查資料網址

(1)寫一篇建模文章大致需要如下技能:

       matlab主要有三個學習方向:建模(原理,方法,多分析多應用),編程(matlab,lingo,spss,python),排版(word)

學會使用樣式,自動目錄,自動引用,公式編輯,很容易學,學會後排版效率大概提高5倍。此外多看看學校發的格式要求,論文格式不對有很大影響!對於這些軟件:微信搜索公衆號《軟件安裝管家》全都是免費下載,有教程。

(2)小石老師教程(數學建模算法總結)

https://www.bilibili.com/video/av20238704?from=search&seid=1699655286238093293

通俗易懂,看了包會。是b站的資源,不需要下載。(這個真良心)

(3) word小白教程

https://www.bilibili.com/video/av9261220?from=search&seid=10960492841415341172

很實用,word是重要且基本的技能,學了不止建模,在其他方面也會有優勢。(對於word學習有很大幫助)

數據資料:

(4)1982—2018中國統計年鑑大全鏈接

https://pan.baidu.com/s/1wF21ejXyWDePzLHSE3mePQ                        提取碼:v4wv  (這項還可以直接訪問中國統計年鑑)

(5)美國人口普查數據大全鏈接

https://pan.baidu.com/s/1YIFJ0us9V-GiqN_OCJTcHQ                              提取碼:juzc  

(6)美國城市數據大全鏈接

https://pan.baidu.com/s/1ufwlpzDDymHDeMWvW7g4-g                           提取碼:w8wh  

(7)全球統計數據醫療

醫療鏈接:https://pan.baidu.com/s/1XHg6m5TolTTE6Pu3odV7Ug           提取碼:xtqy   

查論文網址(國內參考):

(8)中國知網

https://www.cnki.net/

(9)香港中文大學的數學中英對照

http://www.cmi.hku.hk/Ref/Glossary/Mat/i.htm  

查論文網址(國外參考):

(10)DOAJ

https://www.doaj.org/application/new        (爲純英文,需要一定的英語功底)

(11)美國交通統計局 

http://www.bts.gov/

(12)美國國家農業統計署

http://www.usda.gov/wps/portal/usda/usdahome

(13)美國普查局

http://2010.census.gov/2010census/language/chinesesimplified.php

5、國內數學建模比賽論文參考(官網):

(1)五一數學建模競賽

http://51mcm.cumt.edu.cn/bjjs/list.htm

(2)全國大學生數學建模競賽

http://www.mcm.edu.cn/

(3)深圳杯

http://www.m2ct.org/

(4)泰迪杯

(數據挖掘相關的題目)http://www.tipdm.org/bdrace/index.html

(5)華爲杯(只限研究生數學建模)

6、算法

(1)支持向量機

clear
clc
X0=xlsread('Excel文件位置','B2:E19');
for i=1:3
    X(:,i)=(X0(:,i)-mean(X0(:,i)))/std(X0(:,i));%數據標準化
end
[m,n]=size(X);
e=ones(m,1);
D=[X0(:,4)];
B=zeros(m,m);
C=zeros(m,m);
for i=1:m
    B(i,i)=1;
    C(i,i)=D(i,1);
end
A=[-X(:,1).*D,-X(:,2).*D,-X(:,3).*D,D,-B];
b=-e;
f=[0,0,0,0,ones(1,m)];
lb=[-inf,-inf,-inf,-inf,zeros(1,m)]';
x=linprog(f,A,b,[],[],lb);
W=[x(1,1),x(2,1),x(3,1)];
CC=x(4,1);
X1=[X(:,1),X(:,2),X(:,3)];
R1=X1*W'-CC;
R2=sign(R1);
disp('程序輸出結果:');
disp('超平面方程爲:');
disp(['X1:',num2str(x(1,1))]);
disp(['X2:',num2str(x(2,1))]);
disp(['X3:',num2str(x(3,1))]);
disp(['intercept:',num2str(x(4,1))]);
disp('超平面分類結果:');
R=[R1,R2]

(2)灰色預測 GM(1,1)

clear
clc
syms a b;
c=[a b]';
A=[89677 99215 109655 120333 135823 159878 182321 209407 246619 300670];
B=cumsum(A);       %原始數據累加
n=length(A);
for i=1:(n-1)
    C(i)=(B(i)+B(i+1))/2;    %生成累加矩陣
end
D=A;
D(1)=[];
D=D';
E=[-C;ones(1,n-1)];
c=inv(E*E')*E*D;
c=c';
a=c(1);b=c(2);
%預測後續數據
F=[];F(1)=A(1);
for i=2:(n+10)
    F(i)=(A(1)-b/a)/exp(a*(i-1))+b/a;
end
for i=2:(n+10)       %向後預測10年
    G(i)=F(i)-F(i-1);
end
t1=1999:2008;
t2=1999:2018;
G
plot(t1,A,'o',t2,G)  %原始數據與預測數據的比較

最後預祝大家取得好成績!

 

 

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