【数学建模】论文正文撰写_数学建模中背景分析是照抄原文吗

1、正文撰写步骤

2、问题重述

问题重述是为了让阅卷老师明白我们读懂了题目，使读者对要解决的问题有一个印象。千万不可照抄原题，避免查重扣分。

一般包括两个部分，第一是背景描述、第二是问题阐述。对于数值计算求解类，可以将题目更改为自己的语言简述；对于开放类赛题，题目较为简单则需要扩充，题目较为繁琐则需要简化，同样需要转换为自己的语言。


我们可以在原有问题的基础上，通过调研添加新信息，如图中的“有多家公司依托…”，这样可以加深对问题的理解。

3、问题分析

将具体问题抽象为数学模型的桥梁，反映了对问题的认识程度，体现了解决问题的初始，即给出建模的思路，起承上启下的作用，反映了建模者的综合水平。

具体内容：
1、对问题进行宏观分析，确定解决问题的关键；

2、对该问题给出大致的求解思路，不需要详细给出求解方法；

3、给出该问题已得到求解的相关描述，非具体结论或求解结果；

4、一小问单独设置一段；

5、需要多步骤的可结合流程图描述；

4、模型假设

对于问题的求解，无法考虑的面面俱到。因此建立数学模型还是不够的，还需要补充一些假设。这一步骤关系到模型的成败和优劣。撰写假设时要注意：

1、论文中的假设要以严格、确切的数学语言来表达，以免产生任何曲解；

2、所提出的假设是建立模型所必需的，无关的假设只会扰乱读者的思考；

3、假设应验证其合理性；

在撰写模型假设时，一般包括以下几种情况。写假设时往这些方面靠拢：
1、对题目中已知条件或参数做出保真性假设，用于题目中给出了数据的情况下，即：假设数据的可靠性、真实性；

2、仅考虑题目中涉及的主要条件，对其他情况不考虑或进行强制规定。如：在讨论人口增长时，不考虑气温变化等因素；

3、对题目中涉及的主要条件进行平稳性规定，即：题目中数据或条件在未来几年不会有太大的变化；

4、为使研究更简便，可以从常识性角度作出假设；

5、对模型中的相关参数作出规定，避免参数对结果产生影响；

5、符号说明

对建模过程中的主要变量进行描述，方便评审老师阅读论文。一般以三线表形式给出，主要包括：符号、含义、单位。只需要写全局变量，对于临时变量不需要写。使用希腊字母或字母。一般为10-15个。
即使在符号说明里对有关符号进行了解释，也需要在下文首次提到是再次解释。

6、模型建立与求解

建立数学模型是最为重要的一环，数学模型占绝对地位。如果没有数学模型，会大大影响对论文的评价。

模型要基本正确、简明、便于求解，建立模型要有根据，能阐述建模的逻辑。建模要实用有效，以能够解决问题为原则。

对于模型建立或求解过程较为复杂的情况，可用流程图进行描述。将求解的关键步骤用图示说明，更加直观。一般为结合已有的模型或方法进行问题的求解或对已有模型或方法进行改进然后对问题进行求解。

结合已有模型

按照模型的适用条件一般将赛题划分为：评价类、预测类、优化类等，每一类在建模时有不同的表现形式，所对应选择的模型也不尽相同。

评价类：题目给出一定的数据或条件，建立客观的指标体系，选择合适的模型进行评价。

预测类：在现有的资料基础上，预测事物的一些未知属性或已知属性未来的发展趋势等。

优化类：优化类赛题指在一定条件限制下，选择某种方法或方案使研究目标达到最优结果。

6.1 评价类赛题建模及求解过程

1、要明确评价指标体系，保证：代表性、确定性、独立性。

2、确定了指标后，需要对指标体系进行规范化处理，即：指标一致化处理、无量纲化处理（归一化、标准差法、极值差法等）。

3、确定指标体系对应权重系数，分为主观定权法和客观定权法。

6.2 预测类赛题建模及求解过程

1、对原始数据预处理操作，如：残缺值补全、异常值剔除等；

2、根据条件选择合适模型，如：中短期预测、长期预测等；

3、对模型预测结果进行误差分析，如：绝对误差分析或相对误差分析；

4、给出最终预测结果，回答问题。

6.3 优化类赛题建模及求解过程

该题目一般为“时间最短”、“成本最小”、“收益最高”等。

该类问题需要转换为数学问题，确定问题的目标变量、约束条件等，构造合理的目标函数和自变量允许的取值范围，常用一组不等式表示。

对已有模型进行改进

该部分难度较大，但会提高模型的创新度，从而提高论文的写作质量。一般要着重阐述改进的理由、改进的过程、与改进前对比结果。一般对模型改进的出发点有：
1、原有模型有一定的固有缺陷；

2、原有模型对现有问题并不适用；

3、原有模型太简单、考虑内容较少；