数学建模学习心得 时光如梭，很快十天的数学建模培训就结束了。这十天里和小伙伴间的默契越来越好，很明显，我们组是所有组中唯一由三个女孩子组成的组。我们组没有特别厉害的编程高手，但是我们凭着上课学到的Matlab知识，从网上下载相关代码修改成自己需要的，徐晶京同学主要负责这块儿，虽然模拟中她花了很多时间在研究代码这方面，但是最终我们都成功改版成我们需要的了。同时这也提醒了我们要进一步深入学习，多了解些算法，加强自己的编程能力。

模拟的第一天白天我们三个一起查阅相关论文文献，讨论交流问题的数学模型和相关算法。到了晚上徐晶京一般开始算法研究，我和李双青接着查阅论文，一起讨论。

第一轮模拟，我们明白有时候方程组是没有解析解的，我们想了很多，但是都不能付诸编程求解，最后只能简化再简化。而且各个参数的选取只是根据文献值大概选取，并没有能很好的结合题目情境，但我们做的好的一点是没有固定参数，而是研究了参数变化对模型结果的影响。另一个缺点是没有一步步先仔细分析题目，从江老师对题目的讲解中，我们发现很多字眼都有所暗示，“老人孩子感染更易死亡”暗示了年龄结构的数学模型、“研究者返回国内出现症状”提示了该病具有潜伏期，很多情境看似简单，实则是对模型的进一步改进和完善。从第一轮模拟中我们明白了读题分析题的重要性，及时互相交流可以拓宽个人思维，防止走上偏道。

第二轮我在第二天上午先把老龄化问题模型建好，把需要处理的数据和获得的图像按条列出，给徐晶京用Matlab处理。然后我使用SPSS做人口城镇化问题，但是由于数据不够全，对SPSS研究也不深入，数据处理不够成熟，没有做出太多成果。双青同学主要负责人口就业问题的数学建模，并使用SPSS和EXCEL处理。到了晚上我开始写论文，构建好论文的主要框架，将徐晶京做好的老龄化问题写好，到了第三天下午她们和我一起写论文，她们主要是把她们负责的那块再修修补补，最后我修改格式，检查总体。两次模拟我们都没有按时提交，第一次误了二十多分钟，第二次误了四分钟，没有按时提交，感觉很不好，很明显我们的时间安排还是有问题的。我们考虑了这个问题，如果我提前一点写论文，所需要的东西没有及时做好也没法写，推迟写则会有逾期的危险，调整好时间安排是亟待解决的问题。而最关键的地方，是根本问题，就是我们编程不好，不精通Matlab，导致很多好的想法不能付诸行动，因为都没办法运行求解。这也是暑期我们的主要任务，认真学习Matlab，使一些算法运行成功。

在过去的十天里我们学习了论文写作、图论、微分方程、回归分析等。对于高维数据的处理采用相关性分析，同时使用聚类分析和判别分析，回归分析，看指标之间的关系。非线性回归的时间序列模型可用过去值预测未来值。SIR模型可用于流行病的模拟预测和网络信息的传播。Leslie模型按年龄分组的人口预测模型。BP神经网络对某些指标进行有限的分类、评估和预测。在使用前必须对数据进行归一化处理，否则一点点改变将导致训练结果偏差极大。元胞自动机用于研究经济危机的形成与爆发过程、个人行为的社会性，流行现象，如服装流行色的形成等。元胞自动机用于肿瘤细胞的增长机理和过程模拟、传染病的感染过程、自组织、自繁殖等生命现象的研究。

第二篇：数学建模之心得体会

数学建模之心得体会

一年一度的全国数学建模大赛在每年的9 月的第三个周末的周五上午8 点拉开战幕，各队将在3 天72 小时内对一个现实中的实际问题进行模型建立，求解和分析，确定题目后，我们队三人分头行动，一人去图书馆查阅资料，一人在网上搜索相关信息，一人建立模型，通过三人的努力，在前两天中建立出两个模型并编程求解，经过艰苦的奋斗，终于在第三天完成了论文的写作，在这三天里我感触很深，现将心得体会写出，希望与大家交流。

1. 团队精神

团队精神是数学建模是否取得好成绩的最重要的因素，一队三个人要相互支持，相互鼓励。切勿自己只管自己的一部分（数学好的只管建模，计算机好的只管编程，写作好的只管论文写作），很多时候，一个人的思考是不全面的，只有大家一起讨论才有可能把问题搞清楚，因此无论做任何板块，三个人要一起齐心才行，只靠一个人的力量，要在三天之内写出一篇高水平的文章几乎是不可能的。

2. 有影响力的leader

在比赛中，leader 是很重要的，他的作用就相当与计算机中的CPU，是全队的核心，如果一个队的leader 不得力，往往影响一个队的正常发挥，就拿选题来说，有人想做A 题，有人想做B 题，如果争论一天都未确定方案的话，可能就没有足够时间完成一篇论文了，又比如，当队中有人信心动摇时（特别是第三天，人可能已经心力交瘁了），leader 应发挥其作用，让整个队伍重整信心，否则可能导致队伍的前功尽弃。

3. 合理的时间安排

做任何事情，合理的时间安排非常重要，建模也是一样，事先要做好一个规划，建模一共分十个板块（摘要，问题提出，模型假设，问题分析，模型假设，模型建立，模型求解，结果分析，模型的评价与推广，参考文献，附录）。你每天要做完哪几个板块事先要确定好，这样做才会使自己游刃有余，保证在规定时间内完成论文，以避免由于时间上的不妥，以致于最后无法完成论文。

4. 正确的论文格式

论文属于科学性的文章，它有严格的书写格式规范，因此一篇好的论文一定要有正确的格式，就拿摘要来说吧，它要包括6 要素（问题,方法,模型,算法,结论,特色），它是一篇论文的概括，摘要的好坏将决定你的论文是否吸引评委的目光，但听阅卷老师说，这次有些论文的摘要里出现了大量的图表和程序，这都是不符合论文格式的，这种论文也不会取得好成绩，因此我们写论文时要端正态度，注意书写格式。

5. 论文的写作

我个人认为论文的写作是至关重要的，其实大家最后的模型和结果都差不多，为什么有些队可以送全国，有些队可以拿省奖，而有些队却什么都拿不到，这关键在于论文的写作上面。一篇好的论文首先读上去便使人感到逻辑清晰，有条例性，能打动评委；其次，论文在语言上的表述也很重要，要注意用词的准确性；另外，一篇好的论文应有闪光点，有自己的特色，有自己的想法和思考在里面，总之，论文写作的好坏将直接影响到成绩的优劣。

6. 算法的设计

算法的设计的好坏将直接影响运算速度的快慢，建议大家多用数学软件（Mathematice,Matlab,Maple, Mathcad,Lindo,Lingo,SAS 等），这里提供十种数学建模常用算法，仅供参考：

1、 蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法）

2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab 作为工具）

3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo 软件实现）

4、图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备）

5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中）

6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用）

7、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具）

8、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的）

9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用）

10、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用Matlab 进行处理）

以上便是我这次参加这次数学建模竞赛的一点心得体会，只当贻笑大方，不过就数学建模本身而言，它是魅力无穷的，它能够锻炼和考查一个人的综合素质，也希望广大同学能够积极参与到这项活动当中来。