在真正参加数学建模比赛之前，我对建模甚至可以说是一无所知。但是对于国内大部分高校学生来说，建模意味着保研和出国取得额外优势的一次不可多得的机会。我一开始参加数学建模比赛完全就是抱着这样的功利心态开始的。

在2017年国赛之前，我还陆陆续续参加国内不少数学建模，包括有五一赛和电工杯。当时最好的名次也就是电工杯拿了优秀奖。

我的参赛经验可能在一些建模大牛看来是很可笑的，对于刚刚入门数学建模的小白来说参考意义还是比较大的。因为我本身就是一名从小白成长起来的国一选手。

       

现将我的论文撰写经验总结如下，供同学们参考。

分析历年国赛论文评阅标准发现，老师更看重学生对问题的解释和分析能力，而这种能力需要通过简洁明了的论文来展现出来。

老师初审不会花太多的时间来研究你的论文，一般直接根据论文题目和摘要来评分。如果题目和摘要没有充分展现你的研究成果，是非常吃亏的。

以我17年的获奖作品为例，题目为《基于多元拟合和 Logistic 回归方法对任务定价的研究》。在你的论文题目中要展示你所使用的理论方法和研究问题。其次，在摘要中用尽量简洁的语言表述你的研究结果。

注意最好是研究方法和研究结果结合起来概括。比如通过什么方法建立什么模型，得出什么结论。

不要把笔墨花费在研究过程上，最好在结尾突出研究成果。比如在拍拍赚任务定价中，通过建立的定价模型将任务成功率提高到某一具体数值。

特别是有具体研究成果和结论的一定要通过数据表现在摘要里面。在摘要的结尾部分罗列出5个左右的关键词，注意一定要是论文的研究对象或者使用的模型方法。

一般论文的解题思路和结果比较贴近评阅标准的论文会进入第二轮评阅，具体看各个地区的情况。

以我的经历来看，国二以上的作品会进行专家答辩。这部分就要求你的论文不能有任何内容上的问题，比如缺失代码或者运行的结果与论文内容不一致。

千万不要抱怨侥幸心理，因为在答辩阶段，论文的任何问题都会被揪出来对你进行提问。

特别是一些常用的模型跟算法，不能盲目地使用，要充分掌握它们各自的使用条件和范围。论文中需要的数据、代码、参考文献等等，正文如果放不下，一定要附在附录中。

17年有部分作品在经历专家答辩后获得终审资格却因为数据结论来源不够充分而被取消获奖资格的。

还有要谨慎使用前沿算法，因为就连专家学者都在研究这些算法，一般本科生是很难掌握好这些算法的使用的。

一般建模队伍中负责撰写论文的都是整个竞赛过程的把控者，我非常反对三个人将论文分开写，这样会造成整个论文逻辑不连贯，看起来很别扭。

负责撰写论文的人要掌握科技论文写作的基本方法，例如排版、公式编辑器的使用、页码、目录等的设计。

虽然这些都是基本要求，但是并不是每个人都会的。我见过建模参赛队伍连参考文献的索引都不会做的，这就非常尴尬了。

如果有暂时还没掌握的同学，可以买一些论文写作的参考资料看看。值得一提的是论文的图表设计，图表如果设计的好会让你的论文增色不少。

在色彩的使用上避免太亮的色彩，整篇论文最好保持一致性，不要将图表设计的花里胡哨。

具体图表的使用要根据问题的需要来定，在数据分析软件中，R和MATLAB在制图上都很有优势。

一是解题思路比方法重要，在对某些算法不能有十足的把握之前最好不要使用，一些常规模型做得好可能得分更高。

二是要做到思路完整逻辑清晰，在动笔写论文之前最好与队友一起捋一遍解题思路，看是否出现不符合题目要求的情况，并进行及时修正。

三是在摘要展现结果，在正文展示过程，这两者的界限一定要分清。

作为一名曾经的国一选手，其实我现在看当年的获奖论文，觉得那篇论文并不足够优秀。甚至说，历年国赛获奖的论文中鲜有几篇是真正能够解决现实问题的。但是这些获奖论文的优势就是在于其清晰的解题思路和完整的求解步骤。

现在在网络都能够查到历年建模论文的评阅标准，我觉得有时间并且有想法的同学可以将往年的题目当作练习题来做，也不必给出完整的论文，大概写出题目的解题方向和步骤就行，然后对照评阅标准来进行修改。

当然还有很多可以锻炼逻辑思维和分析能力的办法，可以自己进行学习。希望所有付出努力的同学都能得到该有的收获。