2018年美赛o奖论文下载,美赛一等奖什么水平
2018年美赛o奖论文下载,美赛一等奖什么水平
奖项等级 特等奖 一等奖 二等奖 三等奖 *奖 详细解释 特等奖：这是美赛的*奖项，代表参赛作品在创新性、实用性、技术难度等方面表现出卓越的水平，是竞赛中的*荣誉。获得特等奖的作品通常具有极高的水准，受到了广泛的认可。
美赛的一等奖属于中等水平。美赛得奖等级包括特等奖、特等奖提名奖、一等奖、二等奖、参与奖。Outstanding奖（特等奖）旨在表彰其解决方案报告在最后一轮评审中被确定为“*中的*”的团队。O奖获奖比例是*的，是所有奖项中*的级别，获奖比例小于1%。
美赛一等奖代表着较高的学术水平。在美赛的奖项体系中，一等奖是继特等奖之后的第二个等级。它授予那些在模型建立、问题求解、分析、结论以及沟通等方面表现出色的团队。近年来，获得一等奖的比例大约在7%左右，而在2022年的比赛中，大约有1900支队伍获得了这一荣誉。
特等奖：这是美赛的*奖项，代表参赛作品在创新性、实用性、技术难度等方面表现出卓越的水平，是竞赛中的*荣誉。获得特等奖的作品通常具有极高的水准，受到了广泛的认可。一等奖：一等奖是美赛中较为重要的奖项，意味着参赛作品在某一领域或整体表现上达到了*水平。
F奖：特等奖提名，仅次于O奖，参赛队伍在竞赛中也有卓越表现。M奖：一等奖，参赛队伍在竞赛中展现出较强的建模和问题解决能力。H奖：二等奖，参赛队伍在竞赛中取得了一定的成绩，模型和解法有一定创新性。S奖：成功参赛奖，只要参赛队伍正常提交非跑题论文，即可获得此奖，是基本参赛标准。
数量限定：获奖队伍占比不超过7%。含义：体现了参赛队伍在竞赛中的相当竞争力。一等奖：数量限定：占比约为队伍总数的26%。含义：是相当重要的奖项，表明参赛队伍在建模和问题解决方面表现出色。二等奖：数量限定：占比为34%。含义：是众多参赛队伍的目标之一，表明参赛队伍在竞赛中取得了不错的成绩。
美国大学生数学建模竞赛的奖项等级如下：O奖：*荣誉，代表参赛队伍在竞赛中表现出色，模型创新且解决问题能力强。F奖：特等奖提名，仅次于O奖，参赛队伍在竞赛中也有卓越表现。M奖：一等奖，参赛队伍在竞赛中展现出较强的建模和问题解决能力。
美赛共设置6个奖项等级，分别是Outstanding Winner（特等奖）、Finalist（特等奖提名）、Meritorious Winner（一等奖）、Honorable Mention（二等奖）、Successful Participant（成功参赛奖）和Unsuccessful Participant（未成功参赛）。这些奖项等级分别缩写为O奖、F奖、M奖、H奖、S奖和U奖。
奖项等级 特等奖 一等奖 二等奖 三等奖 *奖 详细解释 特等奖：这是美赛的*奖项，代表参赛作品在创新性、实用性、技术难度等方面表现出卓越的水平，是竞赛中的*荣誉。获得特等奖的作品通常具有极高的水准，受到了广泛的认可。
美赛的奖项等级共分为以下五个正式级别及一个非正式级别：特等奖：数量限定：在队伍总数的1%以内。含义：象征着极高的荣誉。入围奖：数量限定：获奖队伍占比不超过7%。含义：体现了参赛队伍在竞赛中的相当竞争力。一等奖：数量限定：占比约为队伍总数的26%。
美赛获奖等级的含金量如何？整体而言，S奖和H奖的含金量不高，因为获奖比例极高，与奖项等级不匹配。S奖，即成功参赛奖，直译为“成功参赛奖”，在中国翻译为三等奖。几乎每支参赛队伍都能拿到S奖，因为提交不跑题的论文就可以获得，而成功拿到S奖的比例高达64%-69%。
美赛获奖等级的含金量：整体来看，大部分同学获奖level基本上都是S奖和H奖，只是成功参赛奖，意义不大。S奖和H奖几乎没有含金量。原因在于获奖比例太高，获奖难度与对应的奖项等级不匹配。S奖：成功参赛奖 Successful Participant的直译是“成功参赛奖”，但在中国的翻译是三等奖。
S奖：通常被视为成功参赛奖，其在中国被称作三等奖。由于获奖比例极高，几乎所有成功提交论文的队伍都能获得S奖，使其含金量相对较低。近年来，S奖的获奖比例稳定在较高水平。例如，2021年美赛中MCM有64%的队伍获得S奖，ICM中有69%的队伍获得S奖。这一比例在2020年至2016年间也有类似趋势。
比赛含金量主要由主办方的级别和认可度以及奖项的获奖比例决定。国赛和美赛因其*别与广泛认可度，成为评价标准之一。奖项价值则通过获奖比例体现，如O/F奖，相当于国赛一二等奖，彰显个人数模能力。以2023年的国赛和美赛为例，获奖比例可见奖项的含金量。评奖标准聚焦于建模过程、分析、结论与论文表述。
衡量比赛含金量的关键因素有两个：主办方的权威性和奖项的获奖比例。在国际性比赛中，美国数学建模竞赛的O/F/M/H奖项因其主办方的*地位和广泛认可而备受瞩目。奖项的价值主要由其稀有性决定，O/F奖等同于国赛的一等奖和二等奖，直接反映了个人在数学建模领域的卓越成就。
层次分析法 层次分析法是一种多目标复杂问题的决策分析方法，结合定量与定性分析，评估指标之间的相对重要性。例如，通过构建指标（如景色、费用、居住、饮食、旅途）对旅游地进行评价，进行选择。具体操作步骤包括选择决策模型、输入构建的指标和方案、两两比对重要程度值等。
美赛预测模型详解 ARIMA模型ARIMA是时间序列分析的经典模型，适用于预测定量变量的未来值。关键步骤包括检查平稳性（ADF检验），确定阶数（自相关和偏相关分析），以及模型残差的白噪声检验。例如，通过1985-2021年杂志销售数据预测未来五年销售，可使用SPSSPRO进行操作。
年美赛题型及算法模型预测，以及近五年O奖算法模型汇总如下：2022年美赛题型预测 MCM竞赛：A题：可能涉及优化问题，如多目标优化，常用算法包括遗传算法等。B题：可能涉及模糊综合评价和层次分析法等，用于解决决策或评价问题。C题：可能涉及主成分分析和线性拟合等，用于数据降维和趋势预测。
