国赛即将临近，数乐君将数学建模国赛的相关信息进行了汇总，今天为大家整理了高教社杯全国大学生数学建模竞赛近10年赛题及考点分析，祝大家食用愉快~
其中模型&算法来源于每年优秀论文中的方法或模型，
2010年
A题：储油罐的变位识别与罐容表标定
考点：优化模型、线性回归
B题：2010年上海世博会影响力的定量评估
考点：逐步回归、灰色预测、因子分析、神经网络
2011年
A题：城市表层土壤重金属污染分析
考点：主成分分析、因子分析、插值
B题：交巡警服务平台的设置与调度
考点：整数规划、优化模型、模拟退火
2012年
A题：葡萄酒的评价
考点：模糊综合评价、元胞自动机、聚类分析、判别分析、层次分析
B题：太阳能小屋的设计
考点：图论、Hamilton圈、物理模型、优化模型
2013年
A题：车道被占用对城市道路通行能力影响
考点：排队论、模糊综合评价、元胞自动机
B题：碎纸片的拼接复原
考点：数字图像处理、图论、Hamilton圈
2014年
A题：嫦娥三号软着陆轨道设计与控制策略
考点：常微分方程目标规划、优化模型
B题：创意平板折叠桌
考点：力学方程、物理模型、多目标规划
2015年
A题：太阳影子定位
考点：最小二乘法、优化模型、神经网络
B题：互联网+时代出租车的资源配置
考点：最短路、层次分析、优化模型、弗洛伊德算法、迪杰斯特拉算法
2016年
A题：系泊系统的设计
考点：力学模型、优化模型、目标规划
B题：小区开放对道路通行的影响
考点：层次分析、模糊综合评价、元胞自动机
2017年
A题：CT系统参数标定及成像
考点：单目标规划、反投影重建、模型检验
B题：“拍照赚钱”的任务定价
考点：聚类分析、回归分析、多目标规划
2018年
A题：高温作业专用服装设计
考点：热传导方程（偏微分方程)、单目标规划、双目标规划
B题：智能GRV的动态调度策略
考点：0-1规划（约束条件较多，状态空间较大)、双目标规划
2019年
A题：高压油管的压力控制
考点：数据预处理、常微分方程、单目标规划
B题：“同心协力”策略研究
考点：一维碰撞（常微分方程）、二维碰撞（常微分方程）、多目标规划
C题：机场的出租车问题
考点：数据预处理、0-1规划、排队模型
2020年
A题：炉温曲线
考点：热传导、有限差分法、遍历法
B题：穿越沙漠
考点：组合优化、数学规划、动态规划、启发式算法、博弈、Nash均衡
C题：中小微企业的信贷决策
考点：数据处理、分类、回归、拟合、预测、优化模型
分析上表看出，一般情况下，A题需要具备很强的数理分析能力，B题涉及多学科内容，考验学科交叉。
再分析近年B题，发现题目越来越精简，附件数据越来越少，甚至不提供附件。更考验获取信息和数据的能力。（搜索术、爬虫）。
另外，各种模型（不限于数学类）越来越丰富，从以前的纯数学分析，到近年来各种模型的崛起和普及，那些“大名鼎鼎”的模型被越来越多地应用。（可视化）
仔细分析上表，发现使用较多的算法或模型有：最小二乘法、模拟退火算法、神经网络、遗传算法、聚类分析、多目标优化、灰色预测、层次分析、线性回归等。
总结所有论文的建模部分，发现大部分优秀论文都采用“多对一”模式，即用多个模型分析一道题目，并对不同模型的分析结果进行加权处理，不同模型之间相互检验，相互支持，以提高文章说服力。
最后，发现九十多篇优秀论文中，大部分使用matlab为主要编程语言，外加两个必备软件“Lingo, spss”，基本没有团队用Python，可能是因为它的参考源码较少，不利于快速完成建模，不过近年来人工智能算法逐渐发展，类似神经网络、深度学习等，Python数据分析也逐渐被推广和普及，所以应用大数据技术成为趋势，意味着Python的应用实用价值很强。
为了帮助同学们更好里的备战今年的国赛，数乐君整理了历年过赛优秀论文及真题（文末领取）
听说七月末的举办的钉钉杯大数据竞赛，赛题方向就是大数据分析和挖掘，和传统大数据相比，难度适中，适合各种基础的学生学习提高。更重要的是，数学建模国赛、美赛及数维杯数学建模等竞赛中，每年就是逐步出现数据分析和数据挖掘题型，和数学建模竞赛衔接较大，有数学建模基础更容易参赛，参加这次九月份国赛的，不容错过。
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