2025美赛赛前准备笔记（论文手）

赛前模拟反思

杂记

1. 全程电话联系：论文手注意记录选择模型的过程&解决问题的考虑过程（比如观察出数据有什么样的特点，这个模型有什么优势，如果有影响可以离开，需要时再来）
2. 人不在的时候及时共享进度
3. （资料共享）模型确定后：推荐学习资料
4. 最后反馈给论文手的结果不是 “讲解模型的过程”，而是 “解决题目问题的过程” ：问题分析-解决问题的思路-模型选择的理由-（线上讲解）
5. 拿到资料以后第一时间确认可用，有问题第一时间反馈
6. 难点共识：不在次重点问题上浪费太多时间
7. C题的数据处理很重要！ 缺失数据，错误数据的修正，

论文手做哪些辅助工作：

1. 刚拿到题目时：参与和记录讨论过程
2. 确定题目后： 2.1共同撰写问题综述，明确问题（注意不遗漏、） 2.2查找同类型问题及其优秀论文：关注其中解决方法和论文撰写思路
3. 辅助工作之余：及时推进论文写作（参考文献、摘要草稿，问题背景，符号说明等），并复现同类型范文中的结果、作图等

老师反馈：

本质上就是在“套模型”（综合现有方法，解决实际问题）

目的：更好地解决问题

需要模型手和论文手都对模型的各个环节、元素的深入理解

考虑更多因素？结合其他模型： 模型手注意记录完善模型的过程

论文：结合问题解释公式中内容，定义新的变量

个人学习

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论文总体结构&笔记

Abstract

写作目的：使读者获得必要信息，突出贡献（新方法、新见解&特色），注意客观

结构

背景、使用模型&解决问题、解决问题的实际意义

针对题目每个小问题依次成成段（三段左右），介绍模型重点（方法丰富细讲方法/ 方法简单准确率等数据来补充）

小总结（第三部分可以没有）

Contents

1 Introductions

1.1background: （不要照搬题目论述，但题目中的专有名词不要更换，）

查阅现有的一些研究，一般写完正文后，根据正文内容及其参考资料写背景，作为这一领域的扩展，对赛题进行补充说明

1.2 question restatements:

// 可选 1.2+ literature review 文件总述（b栈收藏技巧）

1.3 our work 

注意：流程图里面不要大量使用缩写词，概念要具体、方法要明确，关键是让读者理解思想方法

2 Model Preparation

2.1Assumptions and Justifications 

目的：用合理假设，在数学上简化问题

• 忽略非重要因素
• 添加理想条件（有多种方法时，选择较简单且理论可行）

格式：假设内容-原因分析-假设的意义

2.2Notations

制表可以参考去年紫杉作图

// 只写重点变量，局部变量不考虑，Description要尽量简短，有单位写单位，控制在一行内

2.3 Data Exploration（cleaning）

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分层：model和task可以交替分层

可以在不同问题中对同一概念重新定义

3 Name of Model 1(模型i的建立和求解，一般依次解决第i个问题)

//注意：作图一定要要素全面（明确横纵坐标等，指示要清楚）

//反映建模全过程的流程图

//按照具体的解决这个问题的步骤来划分子标题：

数据特点/ 要实现目标/ 哪种模型可以比较好的匹配我们的需求/ （存在可以优化的地方？为主模型建立其他辅助模型）

// 公式的标号是为了更方便地引用，没有引用的公式不需要标号，图表同理

4 Name of Model 2

（初步想法简述）

数据处理

模型建立（大问题拆成小问题）（细节详述：分析、考量、问题转化）

模型评估（测试集）

5 Name of Model 3

6 Sensitivity Analysis

结果的讨论分析要细致，模型不必要追求难的

7 Model Evaluation and Further Discussion

8 Conclusion                                                                                                                  

References

Appendices

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其他注意事项：

一般最后留出半天来专门写摘要（注意，写其他部分时应预留出一面的空当，总体的排版，尤其是图片等，还得等到最后细调）

摘要中的黑体不要出现太多，最重点的标出来就行了

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学姐分享

选题：

赛前已基本确定C、D中选

最终确定了C，有思路能实现最优先，选完已经中午

作图：

ppt也可以画好看的图，配色要均匀，相互配合

模型：

创新点：在原有模型上进行改良，参数慢慢试、慢慢调、拟合，

联系课内知识、创新方法，黑猫白猫都是好猫

模型的理解要深刻独到，理解模型的思想很重要，

选模型一定要适合，不应受学习内容的局限，要能讲出道理，出了问题知道怎么修正，

模型的性价比高好，满足建模需求最重要，

编程：matlab官方文档很好很方便

其他Tip：

多留几分历史版本

细心，模型完全跑通特别重要

预先心里应设定好几个阶段，DDL，同时抗压能力很重要

C题更要求数据处理，D题更看重过程追踪（模型选择参考）

建模手来完成摘要和建模部分的论文，可以便论文手来修改，

前期论文手去参与数据处理等工作，分工过于独立呈现不了好的、统一的作品

赛前准备：

要对彼此的工作有一定了解，几斤几两要有了解

编程：不仅是要固有模型跑通，可以复现别的论文

论文：

逻辑清晰，

学习学术语言，避免大白话

真实，但有语言上技巧（将近20% / 超过80%）

注意事项：

注意：网上的思路一般不太靠谱

Q：

为什么坚定地用BP神经网络？

A: 建模手觉得很适合，输入多，输出少，拟合效果好，经验之论

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论文写作讲座笔记

基本

简洁：不要有废话

严谨：

不能有语法错误

避免中式英语

不能自吹自擂，避免主观

时态统一

易懂：

避免复杂的长难句

注意承接词&句：强化上下文关联性

提升

有创意：引用名言？

多用被动语态，动词名词化

This paper studies sth/ a study of sth is made

高级词：同义词/多用书面语，少用口语词

高手玩的是介词

With/ as/ albeit(尽管)

~希望对你有启发~