2018年美赛e题O奖中文论文〖美赛奖项等级是怎么样的 〗

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1、美赛奖项等级如下：特等奖：简称O奖，是美赛中的*奖项，占比极低，只有极少数团队能够获得。特等奖提名：简称F奖，是指进入特等奖角逐但未获得特等奖的队伍，获奖难度也非常高。一等奖：简称M奖，是美赛中较为常见的奖项，获奖比例相对较高，但仍需团队具备*的建模能力和解决问题的能力。

2、美赛奖项等级共设置6个，分别是：OutstandingWinner：简称O奖，是美赛中的*荣誉，获奖比例极低，2018年占比仅为0.16%。Finalist：简称F奖，指进入特等奖角逐但未获得特等奖的队伍，获奖难度同样很高，2018年占比为0.22%。

3、美赛奖项等级分为特等奖、一等奖、二等奖、入围奖和*奖。以下是各奖项等级的详细介绍：特等奖：美赛的*奖项，仅授予表现极其出色的参赛队伍。这些队伍的解决方案在创新性、模型复杂性和结果准确性方面都必须达到卓越水平，是对参赛队伍在数学建模领域卓越能力的高度认可。

4、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。U奖：违规参赛奖，针对抄袭、违规等行为颁发，具体数据未予公开。

5、美赛奖项等级分为以下几种：特等奖：美赛的*奖项，表示参赛作品在所有提交的作品中表现卓越，具有极高的创新性和实用性。一等奖：高度荣誉的奖项，表明参赛作品在创意、技术执行和问题解决方面表现出色，在所有参赛作品中名列前茅。

6、美赛获奖等级的实际价值：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。

美赛的O奖是什么意思?

O奖：作为所有奖项中最为珍贵的奖项，O奖的获奖率极低，仅为0.17%，代表了参赛者在数学建模领域的卓越成就和*水平。F奖：F奖是最后一轮评审的候选奖项，论文质量上乘，获奖率为48%，同样体现了参赛者在数学建模方面的高水平表现。

O奖则是最终评审中认定的“*中的*”，各方面处于*水平。获奖价值体现在不同奖项之间，如H奖的257%、M奖的67%、F奖的48%与O奖的0.17%。此比例直接反映了奖项的含金量，有助于评估参赛者能力。了解比赛的主办方、奖项价值与评奖标准，对于提升个人竞争力、获取认可与资源至关重要。

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。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。

O奖指OutstandingPrize，特等奖，MCM/ICM加起来Top0.5F奖指Finalist，特等奖候选，排名Top0.5%-0.6%之间，如果O奖论文出现了抄袭问题，就会取专消获奖资格属，F奖的补上成为O奖。颁奖机构是COMAP（美国数学及其应用联合会）。

美赛奖项等级如下：特等奖：简称O奖，是美赛中的*奖项，占比极低，只有极少数团队能够获得。特等奖提名：简称F奖，是指进入特等奖角逐但未获得特等奖的队伍，获奖难度也非常高。一等奖：简称M奖，是美赛中较为常见的奖项，获奖比例相对较高，但仍需团队具备*的建模能力和解决问题的能力。

美赛数学建模——常用评价类模型汇总详解(附往年O奖论文)

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。

美赛备战常用预测类模型汇总详解：ARIMA模型：简介：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：包括检查数据的平稳性，确定模型的阶数，以及进行模型残差的白噪声检验。应用实例：如通过19852021年的杂志销售数据预测未来五年的销售量。

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。

美赛十大忌讳!出现一个直接没奖?

〖壹〗、在美赛中，确实存在十大忌讳，一旦触犯，可能直接导致奖项落空。以下是具体的十大忌讳：美赛备战误区过度依赖O奖论文：初次参赛者应避免盲目模仿O奖论文，而应更多关注M奖论文，因为它们的模型和排版更贴近实际，更适合初学者模仿。

〖贰〗、根据我们团队多年经验，这十大忌讳涵盖了模型选择、论文写作、图形绘制、编程和提交等重要环节，一旦触犯，可能直接导致奖项落空。以下是关键点总结：美赛备战三大误区：过度依赖O奖论文：虽然大佬们的论文很出色，但初次参赛者应关注M奖论文，它们的模型和排版更实际，适合模仿。

〖叁〗、首先，虽然参赛者可以不回答所有问题，但通常允许只回答一小部分，这不会影响评奖。其次，数据或参考文献的来源必须注明，但偶尔忘记写也不会导致严重后果。论文长度通常限制在25页，超过此限制可能会影响最终评分，但不会直接导致取消成绩。

〖肆〗、有的，奖金还不错。美赛各奖项获奖比例如下：特等奖为总选手人数0.5%；F—特等奖候选提名，比例为总选手人数1%；M—一等奖，比例为总选手人数13%；H—二等奖，比例为总选手人数30%；S—成功参赛奖，比例为总选手人数55%。

美赛O、F、M和H奖含金量与评奖标准

〖壹〗、美赛O、F、M和H奖的含金量都很高，评奖标准严格且全面，具体如下：含金量O奖：作为所有奖项中最为珍贵的奖项，O奖的获奖率极低，仅为0.17%，代表了参赛者在数学建模领域的卓越成就和*水平。F奖：F奖是最后一轮评审的候选奖项，论文质量上乘，获奖率为48%，同样体现了参赛者在数学建模方面的高水平表现。

〖贰〗、H奖要求高于平均水平，包含所有评申要素。M奖论文在各方面都表现出色，论据充分、结构清晰、表述良好。F奖团队有资格进入最后评审，论文超越基本回答问题范畴，为*方案之一。O奖则是最终评审中认定的“*中的*”，各方面处于*水平。

〖叁〗、从获奖比例来看，成功参赛奖（SuccessfulParticipant）的占比较高，约为257%；而H奖（HonorableMention，二等奖）的比例为257%，意味着达到了较高的水准。M奖（MeritoriousWinner，一等奖）更为罕见，占比仅为67%。

〖肆〗、美赛的评判标准不仅关注模型的构建，还重视分析深度、结论的合理性以及论文的清晰表达。从基础的SuccessfulParticipant，到象征优异的HonorableMention（二等奖H奖），标志着参赛者的成果已达到基本要求，论文不仅完整，且无明显瑕疵，犹如国赛的省级二三名。

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