不容错过的数学建模竞赛

数学软件matlab和lingo的数学建模竞赛培训中，图形保持hold on/off命令控制是用于保持或刷新原有图形，hold命令可在两种状态间切换。

执行后，输出单元将生成结果。修改输入单元后再次执行，将替换现有输出单元。图形格式设置在Notebook Options中调整。

详细探讨了数学建模竞赛论文的书写规范，提供了一份模板以帮助参赛者规范书写。

数学建模竞赛中，蒙特卡罗算法是一种基于概率统计原理的常见算法，利用计算机强大的计算能力进行随机抽样或模拟，用于估计问题的解。数据处理算法如数据拟合、参数估计、插值等，帮助理解数据特征并支持后续分析建模。规划类算法如线性规划、整数规划等解决最优化问题，应用于资源分配和成本优化。图论算法解决网络结构问题，动态规划、回溯搜索等算法处理复杂问题。这些算法在不同竞赛题目中发挥关键作用。

美国数学建模竞赛 MCM/ICM 的全流程经验整理，蛮适合初学者拿来做准备参考。内容比较系统，从组队分工、模型设计到论文写作都有提到，流程清晰，操作性也挺强。如果你刚接触 MCM/ICM，不知道从哪开始搞，这份资料可以帮你梳理下整体节奏，少走弯路。里面还列了常用的建模方法和技巧，像是回归、模拟、优化都有例子，实操性不错。 文章强调了时间管理和团队协作，这点真的中肯。比赛时不是拼技术，而是拼效率和配合。建议你提前找队友练几轮，把流程跑熟了，到时候上场才不会手忙脚乱。 顺带一提，文末还贴了不少相关链接，比如论文格式范文、历年优秀作品、参考文献写法等等，准备期间可以按图索骥慢慢翻，方便。

simget函数用于获取模型的参数设置值。若参数是由变量名定义，simget返回该变量的值而非变量名。若变量在工作空间中不存在，则Simulink会显示错误信息。该函数有三种用法：(1) struct=simget(modname)：返回指定模型model的参数设置的options结构。(2) value=simget(modname,property)：返回指定模型model的参数property的值。(3) value=simget(options,property)：获取options结构中参数property的值。若未指定该参数，则返回空值。用户只需输入能唯一识别该参数的前几个字符即可

美国数学建模竞赛（MCM/ICM）每年吸引全球学生参与，提升数学、计算机和团队协作能力。C题通常关注现实世界的复杂问题，要求参赛者利用数学模型分析和解决。美赛C题数据分析涉及各种图表如折线图、柱状图、散点图和饼图，帮助参赛者理解数据分布、趋势和变量关系。数据集包含丰富和复杂的信息，涵盖多维度数据，需要深入挖掘。2018年美赛数据反映了当时的社会、经济和科技问题。资源文件可能包括CSV、Excel或文件，参赛者需进行数据清洗、可视化和统计分析，选择合适数学模型如优化、仿真或机器学习，实现解决方案并解释结果。

MATLAB提供的命令窗口输出函数主要包括disp函数，其使用格式为disp(输出项)，输出项可以是字符串或矩阵。在数学建模竞赛培训中，学习如何有效利用MATLAB和LINGO进行数据输出至关重要。

血压预测的建模案例，用 Matlab 和 Lingo 做挺合适的，适合数学建模竞赛的你。数据是 30 个人的血压、年龄、体重指数、吸烟习惯，标准的多变量问题。适合跑个线性回归、逻辑回归，或者试下聚类都行。 Matlab 的回归工具箱用起来挺顺，curve fitting、regress函数啥的，直接套数据跑一遍就能看到趋势。图表展示也直观，配合一下 plot 还能输出对比图，展示模型效果。 Lingo 在这里也派得上用场，尤其你要写成线性规划形式的话，变量定义清晰、约束设置灵活。适合你做决策或者变量筛选建模那种。语法也不复杂，稍微熟悉下模板就能快速跑模型。 而且这个案例对初学者挺友好，没有太花