🏆 MidMCM · IMMC 大中华区初中组 竞赛培训

初中数学建模
竞赛课程

以生活场景为入口,系统掌握七步建模法、数据分析、评价决策、简单优化等核心方法,结合 Python 编程与论文写作实战,从建模入门到竞赛获奖的完整培训路径。

10
课程模块
30+
建模方法
25+
Python 示例
10+
赛题精读

课程特色

🌍

生活化建模

从日常场景出发,把数学建模变得有趣且易于理解

📐

七步建模法

适合初中生的简化版建模框架,循序渐进培养建模思维

🐍

Python 入门

用 Python 做数据计算和可视化,培养编程思维

📊

数据素养

学会收集、整理、分析数据,用图表说话

🎯

评价与决策

学习 AHP、TOPSIS 等方法,做出科学的比较和选择

✍️

论文写作

学会用规范格式写建模论文,为竞赛做准备

课程大纲

共 10 个模块,从基础概念到竞赛实战,循序渐进

01

建模入门与七步法

什么是建模 · 费米估算 · 七步框架

  • 什么是数学建模:从生活实例理解建模思想
  • 七步建模法:从问题提出到反思的完整框架
  • 费米估算训练:用合理假设得到数量级答案
  • 经典案例:估算2030年上海需要多少所国际学校
02

用"数"描述世界

指标量化 · 比例与增长率 · 统计基础 · 向量入门

  • 量化思维:把定性描述变成可计算的数字
  • 比例、百分比与增长率的计算与应用
  • 统计基础:平均数、中位数、方差
  • 向量入门:用多维向量描述事物的综合表现
  • 欧氏距离与相似度分析
03

用"式"表达关系

函数关系 · 一次函数 · 分段函数 · 函数形状

  • 函数基础:正比例、一次函数、二次函数
  • 一次函数建模案例:出租车费用模型
  • 分段函数:阶梯收费与政策阈值
  • 关键函数形状识别与竞赛应用场景
  • 数列:等差数列与等比数列的增长规律
04

数据收集与整理

数据来源 · 数据清洗 · Excel/Python 处理

  • 数据来源渠道:政府公开数据、统计年鉴、API
  • 数据清洗:处理缺失值、异常值和重复数据
  • Excel 数据处理基础
  • Python pandas 数据读取与整理
  • 数据可视化入门:柱状图、折线图、散点图
05

评价与决策模型

AHP · 熵权法 · TOPSIS · 模糊评价

  • 评价问题的基本特征与方法选择
  • AHP 层次分析法:两两比较与权重计算
  • 熵权法:用数据区分度确定客观权重
  • TOPSIS 综合评价方法
  • 案例:城市生活质量评价与排名
06

简单优化模型

线性规划入门 · 图解法 · 整数规划

  • 优化问题的基本要素:目标函数与约束条件
  • 二元线性规划的图解法
  • Python PuLP 求解简单线性规划
  • 整数规划与 0-1 规划简介
  • 案例:生产计划优化与资源分配
07

估计与预测

回归分析 · 趋势预测 · 指数增长

  • 回归分析基础:用直线拟合数据趋势
  • 最小二乘法原理与 Python 实现
  • 指数增长模型与 Logistic 增长模型
  • 趋势预测案例:人口预测、销量预测
  • 预测结果的误差分析与合理性判断
08

图论与网络初步

图的基本概念 · 最短路 · 网络分析

  • 图的基本概念:节点、边、有向图与无向图
  • 最短路问题与 Dijkstra 算法
  • 最小生成树简介
  • networkx 库的简单应用
  • 案例:校园最优路径规划
09

MidMCM 赛题精讲

历年赛题 · 选题策略 · O奖分析

  • MidMCM/IMMC 初中组赛题特点与评分标准
  • 历年赛题分类与趋势分析
  • 优秀论文案例解析
  • 初中生参赛的常见失误与避坑指南
  • 团队协作与时间管理建议
10

论文写作与排版

论文结构 · 图表规范 · 学术表达

  • 建模论文的标准结构(摘要、假设、模型、结果)
  • 摘要写作技巧:用精炼语言概括全文
  • 图表制作规范:标题、坐标轴、图例
  • Word/LaTeX 排版基础
  • 学术表达与参考文献格式

学习路线

1

启蒙阶段(模块 01-03)

理解什么是数学建模,学会用函数和统计描述生活中的现象,建立建模思维

2

技能阶段(模块 04-06)

掌握数据收集与整理、评价模型、简单优化等核心建模工具

3

拓展阶段(模块 07-08)

学习预测方法和图论初步,扩展建模方法的广度和深度

4

实战阶段(模块 09-10)

研究历年赛题,学习论文写作规范,完成模拟竞赛实战

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