数学建模竞赛的正确流程

通过搜索关键词和查阅文献，我们可以理解问题（包括数据），分解问题（将难以解决的大问题分解成若干个容易解决的小问题），明确要解决的问题（确切地知道每个小问题该做什么，得到什么结果）。

阅读问题时，一定要想想你想做什么这对于避免离题和构建空模型（这是不切实际的）非常重要，这一步不需要思考如何解决问题，而只是明确了要解决的问题。 另外，要从整体上把握脉脉，如果不能串在一起，理解上就一定有偏差，二是把自己放在提问者的位置上，他们的问题（难点）是什么，你想让读者帮忙解决什么问题。

思考时，最重要的是要讲道理。 从实际问题、问题中的信息、提问者想要解决的问题等开始，这些因素可以串在一起，那么在理解上基本不会出现偏差，在回答问题时也不会出现偏差。

针对所确定的具体子问题，综合查阅文献和数据，寻找相同或相似问题的解决方案，总结模型算法和主要参考文献，并通过查阅文献进一步修正思路。 收集整理数据，做好数据预处理，清理“脏”数据，结构化非结构化数据，处理缺失值和异常值。

对于每个子问题，使用“常识+逻辑推理”，通过合理的假设来简化问题结合相关文献、数学原理、物理定律等，将实际问题转化为数学语言中的数学模型，注重所咨询算法的实用性整合模型求解可能涉及求解方程、公式证明、统计分析、算法实现等，使用MATLAB、R、Python、Lingo、SPSS等软件或编辑语言，查阅类似**和修改调试，在计算过程中注意保存数据、图形、表格。

根据问题的实际情况和意义，对结果进行分析，通过误差分析和敏感性分析，检验了模型解决实际问题的效果和实际应用范围。

将整个问题解决过程编写为逻辑清晰、描述准确、格式标准化的技术。

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