数学建模课程的主要内容如下：数学建模课程共十三章，包括指标合成方法、趣味数模、离散模型、数据处理方法、排队论、优化模型、图论模型、线性回归模型等内容。数学模型一般是实际事物的一种数学简化。它常常是以某种意义上接近实际事物的抽象形式存在的，但它和真实的事物有着本质的区别。
数学建模是数学的分支，不是专业，是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进行求解，然后根据结果去解决实际问题。当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言作表述来建立数学模型。
参赛者应根据题目要求，完成一篇包括模型的假设、建立和求解、计算方法的设计和计算机实现、结果的分析和检验、模型的改进等方面的论文（即答卷）。竞赛评奖以假设的合理性、建模的创造性、结果的正确性和文字表述的清晰程度为主要标准。
用excel可以读入txt的数据，处理出每条线的上下行线路，没有给出下行线路的按照自己的假设处理。然后matlab读入，建立excel的线路矩阵，通过搜索算法就可以求解出可行线路。我就是这么处理数据的，用广度优先算法，分为换乘次数0/1/2三种情况。由于此线路系统比较发达，换乘3次次数很少。
针对问题1，本文首先利用MATLAB编程将公交线路读出，求出各站点间的邻接矩阵。再根据所求的邻接矩阵。
数学建模b题优秀论文篇1 浅谈数学建模实验教学改革 摘要：阐述了数学建模课程在大学生知识面的拓宽、全方位能力的培养以及人文素质的提高三方面的重要作用，提出了数学建模课程有助于提高学生的综合素质。
其实a和b的难度是基本相同的，一定要分出哪个比较简单，我觉得a略微简单一点，当然，只是“略微”。。
问题一：应考虑到该平台附近最近的一个节点最多的点作为中心，以拆分节点的思想考虑，设后加的平台在其中某一节点处，同时将距离，速度，时间考虑进去，保持数据完整性，利用多元线性规划求出最优解。问题二：与问题以类似，只是把所有点都待定（未知数），重复上题思路，方法得出最佳分布平台土。
先谈谈我是如何准备的吧。大二上学期为了参加数学建模，我去校里面开的有关数学建模的课程（比如：数学模型，运筹学，最优化设计，matlab等）的选修课旁听。
数学建模应当掌握的十类算法及所需编程语言：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）。
蒙特卡罗算法。数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题。图论算法。动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。最优化理论的三大非经典算法。网格算法和穷举法。一些连续离散化方法。数值分析算法。
蒙特卡洛算法。该算法，也称为随机性模拟算法，利用计算机仿真来解决问题，并可用于验证模型的正确性。在数学建模比赛中，这是一种常用的方法。 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。这些算法对于处理数学建模比赛中的大量数据至关重要，通常使用MATLAB作为辅助工具。
数学建模的方法有多种。解析法 解析法是一种数学建模的基本方法，它是通过数学公式和逻辑推导来建立模型的。首先需要对问题进行分析，建立准确的数学模型，再通过数学运算和推导得出模型的解析解。这种方法通常适用于较简单、明确的问题。
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。数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法，通常使用Matlab作为工具。线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题，通常使用Lindo、Lingo软件实现。
1、数模是数学建模的简称。数学建模是一个将现实世界的复杂问题通过数学语言和工具转化为数学模型的过程。这一过程涉及对实际问题的深入理解、数学理论的应用以及模型的构建和求解。简单来说，数模就是运用数学理论和方法，对真实世界的问题进行抽象和描述，以便更好地进行分析、预测和决策。
2、将实际问题通过数学转化为数学问题。数模全称是数学建模，是指根据实际问题来建立对应的数学模型从而使其转化为数学问题，然后进行求解，从而解决实际问题；通过数学语言和技术将问题转化为可计算和可解释的形式，从而更好地理解问题本质、预测未来趋势和优化决策。
3、数模是把事物用合适的数学模型、数学公式，表达 方便求解。随着计算机技术的迅速发展，数学的应用不仅在工程技术、自然科学等领域发挥着越来越重要的作用， 而且以空前的广度和深度向经济、金融、生物、医学、环境、地质、人口、交通等新的领域渗透。
4、数模是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进行求解，然后根据结果去解决实际问题。当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言作表述来建立数学模型。
基本数学知识：数学建模的基础是良好的数学功底。这包括代数、微积分、线性代数、概率论和统计学等基本数学课程。这些课程为建立和分析数学模型提供了必要的工具。高级数学知识：为了更好地解决复杂的数学建模问题，还需要学习一些高级数学课程，如常微分方程、偏微分方程、最优化理论、数值分析等。
数学基础：数模竞赛对数学基础知识的要求较高，包括高等数学（微积分、线性代数、概率论与数理统计）、离散数学、图论等。参赛者需要具备扎实的数学基础，能够熟练运用各种数学方法和技巧解决问题。编程能力：数模竞赛通常需要编写程序来求解问题，因此参赛者需要具备一定的编程能力。
学习数学知识：数学建模需要掌握一定的数学知识，例如微积分、线性代数、概率论等。可以通过参加相关的课程或自学来掌握这些知识。学习编程语言：数学建模需要使用计算机来实现模型的建立和求解，因此需要学习一些编程语言，例如MATLAB、Python等。可以通过在线教程或参加课程来学习这些语言。
数学分析，高等代数，概率统计。数学建模最主要的问题在知识点上包括：多元变量求最值问题，最终能够将其转化为拉格朗日乘子法；高维线性规划，线性回归问题，用线性代数的矩阵乘法来解决；随机过程的相关知识，以及应用大数定理和蒙特卡洛算法，用概率统计为工具进行解决。
首先，需要弄清楚建模的过程。建议找本数模历年的论文看看，理清思路，步骤等。其次，看点数学的知识。重点是优化、统计。几乎每年都会有题目是关于优化的。第看一下算法相关的。当然与上面的第二条有所重复了。并用MATLAB maple等实现以下。第学习一下编程的知识，比如C++，MATLAB，lingo等。
主成分分析、人工神经网络等方法。结合数模培训和参赛的经验，可采用数据挖掘中的多元回归分析，主成分分析、人工神经网络等方法在建模中的一些成功应用。以全国大学生数学建模竞赛题为例，数据处理软件Excel、Spss、Matlab在数学建模中的应用及其重要性。
图解分析法：这种方法主要用来通过图形化工具来直观地展示数据和结果。它通常用于数据可视化和结果解释。数值分析法：这种方法主要用来通过数值计算来求解模型中的方程组。它通常用于模型求解和结果预测。
一）主成分分析 主成分分析法（PCA）就是指通过正交变换，把分量相关的多个变化转化为分量不相关的综合变量的过程。其中，被选择出来的变量叫作主成分，可以对数据的各种指标进行解释；而综合变量不仅要能够反映出原变量的信息，还要保证互不相关。
数学建模的基本方法：机理分析法从基本物理定律以及系统的结构数据导出数学模型。
数据分析法。从大量的观测数据中，利用统计方法建立数学模型，常见的有：回归分析法，时序分析法。仿真和其他方法。
数学建模的方法有多种。数学建模的方法主要包括以下几种：数学建模方法之一：数理统计方法。 这是通过收集并分析数据，运用数学理论对数据的内在规律进行描述的方法。主要包括回归分析、方差分析、路径分析等各种统计分析技巧。通过这些方法，可以处理大量数据，揭示变量之间的关系，预测趋势并做出决策。
