专为美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）准备的算法参考、数据分析工具和参赛资源集合
MathModelHub/
├── algorithms/ # 算法参考文档
│ └── algorithms_reference.md # 美赛高频算法使用手册（评价、预测、优化、机器学习等）
│
├── data_analysis/ # 数据分析工具集
│ ├── preprocessing/ # 数据预处理示例
│ │ ├── 2025C示例/ # 完整的建模分析案例（奥运会数据）
│ │ └── 数据预处理指南.ipynb # 预处理操作指南
│ └── visualization/ # 可视化Jupyter Notebook
│ ├── 01_直方图_分布分析.ipynb
│ ├── 02_箱线图_异常值检测.ipynb
│ ├── 03_折线图_趋势分析.ipynb
│ ├── 04_热力图_相关性矩阵.ipynb
│ ├── 05_柱状图_分组对比.ipynb
│ ├── 06_散点图_预测评估.ipynb
│ └── 可视化指南.ipynb
│
├── templates/ # 论文模板
│ ├── latex/mcmthesis/ # LaTeX模板（mcmthesis文档类）
│ ├── word/ # Word模板（含摘要页）
│ ├── 07_README.md # LaTeX完整教程 ⭐
│ └── 08_LATEX_CHEATSHEET.md # LaTeX命令速查表
│
├── past_problems/ # 历年C题优秀论文（2021-2025）
│ └── README.md # 论文索引与使用说明
│
├── competitions/ # 比赛工作区
│ └── 2026/ # 按年份组织（代码、数据、论文）
│
├── docs/ # 项目文档
│ ├── mcm_guide.md # 美赛完整指南（评审、选题、写作）
│ └── team_workflow.md # 团队协作指南（详细分工、五天时间轴）
│
├── requirements.txt # Python依赖
├── setup.py # 安装配置
└── QuickStart.md # 快速开始指南
| 题目 | 类型 | 特点 | 常用模型 |
|---|---|---|---|
| A题 | 连续型 | 微分方程、物理机理 | 微分方程、物理建模 |
| B题 | 离散型 | 图论、组合优化 | 图论算法、启发式算法 |
| C题 | 大数据 | 数据分析、预测 | 时间序列、机器学习 |
| D题 | 运筹学 | 网络优化、规划 | 线性规划、网络流 |
| E题 | 可持续性 | 评价决策 | AHP、熵权法、TOPSIS |
| F题 | 政策 | 开放问题、政策制定 | 综合评价、回归分析 |
选题建议：C/E/F题选择率最高（约70%），相对友好；A/B题需要较强数学基础；D题概念多，慎选。
- 浏览阶段（初评）：主要看摘要质量和内容组织（7分制）
- 评分阶段（终评）：详细评分（百分制）
- 评定阶段：讨论决定特等奖
摘要应回答四个问题：
- ✅ 问题是什么？
- ✅ 我们做了什么？（模型方法）
- ✅ 结论是什么？（重要结果）
- ✅ 建议是什么？（针对问题的直接建议）
| 评审维度 | 国赛 | 美赛 |
|---|---|---|
| 假设合理性 | 一般重视 | 极度重视，需灵敏度分析 |
| 文字清晰度 | 重视 | 非常重视，写作能力是核心目标 |
| 建模创造性 | 重视 | 创新可容错（创新论文即使有错也可获奖） |
| 结果正确性 | 强调 | 相对灵活 |
| 模型检验 | 一般 | 越多越好，问题分析、结果分析是重点 |
- AHP（层次分析法）- 出现率最高
- 熵权法（EWM）
- TOPSIS法
- 模糊综合评价
- ARIMA时间序列 - 出现率极高
- LSTM/神经网络
- 随机森林
- 灰色预测GM(1,1)
- 线性/非线性规划
- 遗传算法
- 模拟退火
- 多目标规划（NSGA-II）
- K-means聚类
- 随机森林
- 主成分分析（PCA）
- 回归分析
📖 详细使用方法见
algorithms/algorithms_reference.md
- 7:00-9:30 各自读题，记录思路
- 9:30-10:00 粗筛，排除无思路题目
- 10:00-12:00 精筛，查资料确定最终选题
- 14:00-18:00 确定建模方案、论文大纲、数据来源
- 18:00-22:00 建模手完成第一问，论文手写引言、画流程图
- 建模手：完成前三问建模
- 编程手：至少完成前两问求解
- 论文手：撰写前两问，参考O奖论文行文逻辑
- 完成所有问题建模和求解
- 前三问中文稿必须完成
- 建模/编程手可考虑熬夜
- 上午：完成整体论文中文稿
- 下午-深夜：翻译、排版、润色、补充精美插图
- 论文手可熬夜打磨
- 8:00-10:00 三人交叉检查，确认无误后提交
如果做不出来怎么办？
⚠️ 记住：完整的论文比什么都重要！
美赛特点：论文完整 + 排版美观 + 摘要优秀 = 即使结果有问题也有机会获奖
应急措施：
- 该简化的模型就简化
- 卡住的地方写进"模型假设"
- 数据和结果保证能跑通
- 确保论文完整性和逻辑自洽
# 克隆项目
git clone https://github.com/Jaxon1216/MathModelHub.git
cd MathModelHub
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 或使用国内镜像（更快）
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 启动Jupyter
jupyter notebookpython -c "import numpy, pandas, matplotlib, sklearn; print('环境配置成功！')"| 文档 | 说明 |
|---|---|
| 快速开始 | 环境配置、使用方法 |
| 算法参考手册 | 美赛高频算法详解 ⭐ |
| 美赛完整指南 | 评审机制、选题策略、论文写作 |
| 团队协作指南 | 详细分工、工具配置、五天时间轴 ⭐ |
| 文档 | 说明 |
|---|---|
| 论文模板教程 | LaTeX/Word完整教程 ⭐ |
| LaTeX速查表 | 常用命令快速查询 |
| 资源 | 说明 |
|---|---|
| 历年C题论文 | 2021-2025年C题O奖论文 |
| 数据分析工具 | 可视化、预处理Notebook |
| 比赛工作区 | 比赛期间文件组织 |
欢迎提交：
- 新的算法实现
- 优化现有代码
- 补充历年真题和解析
- 分享获奖经验
MIT License
💡 提示：建议在比赛前熟悉本项目的算法参考手册，准备好常用模板和可视化代码，比赛时可直接调用节省时间！
🎓 祝所有参赛队伍都能取得好成绩！
- 邮箱: jiangxu05@outlook.com
- GitHub: github.com/Jaxon1216
- 博客: Jaxon's blog
- 知识库: Jaxon's notes