本科毕业论文建模 第1篇
常用的数据库：根据所需要的数据类型查找相应的数据源，
_国家_、、世界银行——各国发展数据、GitHub——高质量公共数据集，国家_包括国民经济、人口、对外经济贸易、能源、财政、价格、农业、工业、运输、旅游、教育、科技、卫生等数据，可以按年度、季度、月度查询。世界银行包括各国相关的发展数据，而且资金等数据有多个维度可以查看，GitHub包括农业、生物、计算机、天气、经济学、博物馆、机器学习等你能想到的几乎所有数据大部分免费。
本科毕业论文建模 第2篇
1.摘要；2.问题重述；3.问题分析；4.模型假设及符号说明（列表）；
5.模型的建立（建模思想、公式推导、基本模型、最终或简化模型等）与求解（求解方案及流程；计算方法或算法的思想依据、设计、实现步骤；所采用的软件名称；引用或建立必要的数学命题和定理；结果表示）
6.结果分析与检验（误差分析、灵敏度分析等）；7.模型评价与推广（特点，优缺点，改进方法等）；
8.参考文献；9.附录（程序及运行结果，详细图表等）。
其中前篇（1~4）突出写，正篇（5~6）重点写，后篇（6~9）简要写，突出“数学性”“规范性”“完整性”！
论文首页三要素：论文标题、摘要、关键词
（1）论文标题
一般有两种形式：①基于所使用的主要模型或方法作为标题（推荐）；②直接使用赛题所给的题目或要研究的问题作为标题。eg:基于回归分析的长江水质预测与控制（05）、基于聚类分析的双目标优化定价模型（17）。
ps:对论文题目的要求是：简短精炼、高度概括、准确得体、恰如其分。既要准确表达论文内容，恰当反映所研究的范围和深度；又要尽可能概括、精炼，力求题目的字数少。论文题目的字数一般不要超过20个字。不过，当希望题目字数少与恰当反映论文内容两者发生矛盾时，宁可多用几个字也要力求表达准确。
（2）摘要
摘要中常见的废话
（3）关键词
关键词一般放4-6个，可以放论文中使用的主要模型，也可以放论文里面出现次数较多，能体现论文的主要内容的词。
一般确定选题后就可以开始写这一部分了。 这部分的内容是将原问题进行整理，将问题背景和题目分开陈述 即可，所以基本没啥难度。 本部分的目的是要吸引读者读下去，所以文字不可冗长，内容选择不要过于分散、琐碎，措辞要精练，简明扼要，没有必要像原题一样面面俱到。
ps:
这部分一般占据正文不超过一页，题目问题较多时不超过两页，为它反映了建模者对于问题的认识程度如何， 也体现了解决问题的雏形，起着承上启下的作用，也很能反应出建模者的综合水平。这部分的内容应包括：题目中包含的信息和条件，利用信息和条件对题目做整体分析，确定用什么方法建立模型，一般是每个问题单独分析一小节，分析过程要简明扼要， 不需要放结论。
ps:
在对问题进行分析后，发现有些因素或条件，还无法进行考虑或估算；或是针对问题 的主要因素，舍弃次要因素的影响，采用假设的方式，使我们解决的问题简化，模型更合理化。其关系到模型的成败和优劣。所以，应该细致地分析实际问题，从大量的变量中筛选出最能表现问题本质的变量，并简化它们的关系。由于假设一般不是实际问题直接提供的，它们因建模人而异，所以在撰写这部分内容时要注意以下几方面：
常见的几种情况：
（1）题目明确给出的假设条件；（2）排除生活中的小概率事件（如黑天鹅事件、非正常情况）。如对于交通运输类问题，可假设不存在地质灾害、交通事故等；对于经济金融类问题，可以假设不存在经济危机、系统风险等；对于生产制造类问题，可以假设不存在设备故障、生产事故等；（3）仅考虑问题中的核心因素，不考虑次要因素的影响，过于简化可能会使得论文没有优势和亮点。如考虑交通拥挤状况时，只考虑机动车不考虑非机动车和行人；考虑人口预测问题时，不考虑移民、大规模人口迁移等因素的影响；考虑传染病的传播规律时，忽略性别、年龄等因素的影响等；（4）使用的模型中要求的假设。如使用回归模型时可假设扰动项服从独立的正态分布；使用博弈论模型时可假设参与博弈论的都是“理性人”等；（5）对模型中的参数形式（或分布）合理假设，如果能在论文中用数据验证更好。如假设人口增长服从阻滞增长模型（Logistic模型）；假设不考虑环境变动时某鱼群的自然死亡率为常数；假设产品的寿命（或旅客进机场的时间间隔）服从指数分布等；（6）和题目联系很紧密的一些假设，需要自己深入挖掘。
模型假设的两个问题：
（1）模型假设的合理性怎么保证？
可以考虑下面两个角度：第一：可以引用别人的文献或者资料，这样最有说服力；第二：如果要对模型中的参数形式(或者分布)进行假设，可以在正文中使用实际数据进行绘图或者进行假设检验来支持你的假设。
（2）模型假设设置的太强怎么办？
如果你建立的模型比别人考虑的因素更多的话，可以在某种程度上看成一种创新。但大多数时候，我们想考虑的因素或条件也很难进行估算或者考量，这时候你可以在论文后面的模型评价与改进部分加上你的想法，这样可以在一定程度上弥补这个问题。
本部分是对模型中使用的重要变量进行说明，一般排版时要放到一张表格中，科技论文中常用“三线表”。三线表一般主要由三条横线构成，从上到下分别称为顶线、栏目线和底线。（注意：表两侧没有竖线）其中顶线和底线为粗线，栏目线为细线。这部分的三线表一般有符号、说明、单位三栏。
ps:
这部分是全篇文章的重点，要拿奖必须重视该部分的“数学性”“逻辑性”“完整性”。关于这部分的布局，一般有下面两种方案，大家书写时根据文章内容合理选择。
（1）模型建立
将原问题抽象成用数学语言的表达式，它一定是在先前的问题分析和模型假设的基础上得来的。大多时候都是使用别人已经建立好的模型。这部分一定要将题目问的问题和模型紧密结合起来，切忌随意套用模型。还可以对已有模型的某一方面进行改进或者优化，或者建立不同的模型解决同一个问题，这样就是论文的创新和亮点。
比如A题主打机理分析优化建模，常用到规划模型，差分方程，（偏）微分方程，有限元、有限差分法、元胞自动机等，设计物理中的电磁热力。此外，物理类问题非常依赖于物理知识，类似于解高中物理题；优化类问题明确决策变量、目标函数和约束条件；统计类问题需要对数据预处理，合理选取指标……无论什么题型，最好都要对模型进行检验，并且分析结果形成的原因。
如下为统计建模和时间序列建模中的常见方法或解题步骤，博主主功统计建模，感兴趣的读者可以进一步上网搜索相关具体方法并和仁U探讨交流。
三点要求：
（2）模型求解
一般需要借助计算机软件进行求解，例如常用的软件有Matlab, Spss, Lingo, Excel, Stata, Python等。求解完成后，得到的求解结果应该规范准确并且醒目，有具体答案的问题比较简单，直接放上数值计算结果即可；如果是开放类问题的话，一定要对结果进行阐明和解释，如果能加上美观整洁的图表就更好了。若求解结果过长，最好编入附录里。
ps:
图片的来源有很多种， 例如:（1）Matlab、Python等编程软件绘制的图形；（2）Excel、 SPSS、Origin等数据统计分析工具得到的图形；（3）展示模型或算法过程的流程图；（4）描述问题分析或建模思路的示意图等等。
无论论文中放置的是什么图形，都要保证清晰美观。好看的图表能给论文增色不少，除了如Matlab、Python、Origin、SPSS、Excel等常用软件可以画图外，下列简单介绍几个可能用到的作图工具，大家在画图时合理选择。
①PPT
本科毕业论文建模 第3篇
首先，ModelOps 是什么？
相信大部分 IT 从业者们都对 XOps 的概念并不陌生。在经历了 DevOps 与 MLOps 的时代后，2018年12月，IBM Research 的 AI 研究员 Waldemar Hummer 与 Vinod Muthusamy 在 IBM Programming Languages Day 上首次提出 ModelOps。作为 MLOps 的突破与延申，ModelOps 面向一切“可复用、独立于平台且可组合的 AI 工作流的编程模型”，提供强大的管理能力解决模型开发与模型部署之间的问题，确保所有模型都能够运行投产，并能够将技术与业务绩效指标联系、管理相应风险。
无独有偶，国际知名行研咨询公司 Gartner 于2021年9月发布了有关“AI 信任、风险和安全管理”的 Market Guide，Gartner 认为，ModelOps 'is primarily focused on the end-to-end governance and life cycle management of all analytics, AI and decision models'。
综合两方观点，我们可以认为，ModelOps 专注于模型全生命周期的端到端管理，目的是解决模型工作流中出现的种种问题。
现在我们已经知道了 ModelOps 是可以帮助解决模型工作流中种种问题的途径，但还有些概念还未被界定，比如 ModelOps 具体面向哪些 Model？Ops (Operations) 又具体包含哪些步骤？
对于许多个人或组织来说，应用模型的根本目的是“从数据中找寻规律”，因此 ModelOps 中的 Model 应泛指一切能够从数据中找寻规律的模型。回归到 Gartner，Gartner 认为 ModelOps 应面向人工智能与决策模型，决策模型包括机器学习、知识图谱、规则、优化、语言学和基于 Agent 的模型等，是一个比较宽泛的定义。
正因为如此，ModelOps 中的 Model 不局限于 MLOps 中的 Machine Learning，也不局限于 AI 中的 Artificial Intelligence，因为 ML 或 AI 都只是高级模型中的一种。事实上，国内大部分个人或组织的大部分时间在使用的都是更基础的决策模型，而由于种类各异、部署环境也各不相同，这些基础决策模型的载体与流程反而是缺乏重视的，这也就是在 MLOps 的基础上提出 ModelOps 这一概念的原因之一。
作为全球最具影响力的独立研究咨询公司之一，Forrester 认为模型的全生命周期管理有以下六个步骤：
除了由 Forrester 提出的六个步骤外，我们认为还有第七个步骤同样隐藏于 ModelOps 的 Operations 中，那就是辅助决策。人们对于技术总存在某种期望，期望能够通过技术的手段实现某种智能化甚至是自动化，辅助人们做出正确的决策，模型也应是如此。
将 Model 视作 BI 的典型应用之一，ModelOps 的 Operations 因此有理解数据、准备数据、开发模型、评估、部署、辅助决策、监控七个步骤。
从全局看，打通上述 Operations 的全流程是解决模型资产管理、模型稳定性、模型风险、模型持续运营等问题的大前提，由此，才能够真正提升机器学习、AI 等其他决策模型的开发与运行服务效率。
前文提及，ModelOps 的概念是在 DevOps 与 MLOps 之后被提出的，那么为什么一定是 ModelOps？ModelOps 相比于传统的 DevOps、MLOps，对于个人或组织中各类模型的适用性高在哪里？
DevOps 源于软件工程，是一种强调软件开发、IT 运维及质量保障沟通合作的管理方式，通过自动化软件交付与架构变更的流程，使得软件的构建、测试、发布更加快捷、频繁、可靠。然而，DevOps 主要面向业务软件，而 ModelOps 面向的是决策模型。对于 ModelOps 来说，针对模型“优化迭代”的管理是经久不衰的主旋律，这是由于模型具备以下特质：
另一方面，DevOps 缺乏对于“优化迭代”的关注，针对业务软件，DevOps 的全流程到“交付”步就几乎停止了。可以说，ModelOps 是 DevOps 在面向决策模型的发展与更新时衍生出的新体系、新理念、新技术。
而当比较对象是 MLOps 时，事情会变得更简单。正如机器学习是 AI 与决策模型的一个子集，MLOps 也是 ModelOps 的一个子集。与仅关注 Machine Learning 且仅将 Ops 重点放在“开发与运维”本身的 MLOps 相比，ModelOps 关注全种类的 AI 与决策模型，且作为“模型全生命周期”的管理手段，ModelOps 覆盖模型从出生到消亡（被迭代）的一切步骤。
ModelOps 扎根于 DevOps，又是 MLOps 的扩展。然而，当前 ModelOps 尚未达到与 DevOps 相同的成熟度。以企业组织为例，据 CB Insights 中国调查显示，各企业中平均仍有87%的决策模型从未真正上线运行，ModelOps 的体系因此亟待进一步的开发与拓展。
可以看出，ModelOps 本身是比较抽象的概念，告诉人们“对模型做端到端的全生命周期管理”能够解决“模型工作流中的种种问题”，那么如何实现这种管理？2019年6月，ModelOps 的提出者 Hummer 与 Muthusamy 对其既往观点进行了扩展，他们认为，应将 ModelOps 视作一个基于云的框架或平台。经过各种探索，概括地说，ModelOps 概念的具象实现是建立自动化、标准化、流程化、可视化的模型统一运营管理平台。
数据科学协同平台 ModelWhale 基于 ModelOps，将其作为底层逻辑设计产品，期待为各行业个人或组织中模型工作流的种种问题提供具体的解决方案。本节将从模型的研发优化迭代阶段、模型的交付阶段、及模型工作流中跨角色的协作协同，三个 Modelops 在考虑的问题出发，展开讨论。
在模型的研发与优化迭代阶段，ModelWhale 的产品关键词是“版本管理”。首先，让我们捋一下版本管理与 ModelOps 所看重的模型迭代优化之间的关系：事实上，一切需要更迭的事物都有做版本管理的必要，例如，在撰写毕业论文时做出的每次大改，大部分人比起直接在原文修改，更倾向于新建一个 .docx 并标注上日期，因为前一个版本也还有再利用的可能性。那么为什么似乎只有模型的版本管理听起来格外繁重呢？首先，模型所关联的元素太多了，包括开发环境、数据、项目、训练记录等每一项，都有做版本管理的必要；其次，模型的开发应用是多人协作的过程而非“单打独斗”，不同人员产出的不同成果同样也是“版本”的一种。综上，ModelWhale 将版本管理作为重点，为内部的所有生产资料都提供了相应功能，用户们可以随时进行数据、项目代码等的版本比对与版本回溯。
当然，仅仅“孤立的”版本管理还是不够的，我们还需要“映射关联”的概念，以确保模型相关的不同元素在版本更新后不会出现关联上的偏差。ModelWhale 为数据、研究项目、模型成果提供映射关系，三者之间可相互追溯。例如，对于数据与研究项目，模型研究者可以基于不同版本的数据直接创建项目、跳转至分析界面；对于研究项目与模型应用，在模型应用发布时，平台会默认记录该模型使用的项目版本，模型研究者可在模型应用页面选择对应的项目版本进行回溯。最后，ModelWhale 重视数据、项目、模型的可描述性，为任何版本信息提供文字描述区域。
特别地，针对模型研究特殊的一大要素，研发环境，ModelWhale 不仅关注其的“版本管理”与“映射关联”。ModelOps 看重模型开发的流畅性，理想中的状态是能够即时开始模型研究，而事实上，不同的操作系统、系统依赖、编程语言、所需工具包不仅让模型研究者难以“开启”一个新项目，也让其难以“复现”前人或团队伙伴的已有成果——无穷尽的环境报错正困扰着开发人员。ModelWhale 在云端提供即开即用的分析环境，利用容器——镜像——封装各项目所需的环境信息，针对特定的研究项目，甚至项目的某一具体版本，用户可通过 ModelWhale 跟踪记录其使用的具体镜像。
解决了模型研究特殊三要素中的数据与镜像，下一步便是计算资源问题。事实上，计算资源贯穿了 ModelOps 步骤从理解数据到监控的每一步。ModelWhale 为模型研究人员提供计算资源支持。通过该平台，组织内管理员可利用图形化操作界面，对算力进行管理。而算力同镜像一样支持即开即用，模型研究人员在开始项目前自主选取所需算力，即可一键完成资源调用，开始模型研究工作。项目关闭、算力使用结束后，资源也会自动释放，供组织内其他有需要的人员使用。
以上从生产资料的版本管理、映射关联，再到环境的可复现性与计算资源的调度管理，其实都是在解决模型代码的可运行性。然而，模型与模型间的优劣不仅仅与代码本身有关，与最后产生的模型文件关联的应是一次具体的训练记录，这也就是 ModelOps 所关注的“评估”步。换句话说，在代码不变的情况下，调整模型的训练参数，甚至调整相应计算资源，所生产出的模型文件也是不一样的。针对模型的此类特质，ModelWhale 提供训练记录的产品功能。通过训练记录，模型研究者可实时查看和记录模型训练每次实验的 Loss，Accuracy 及硬件使用情况；针对训练记录的各版本，ModelWhale 提供可视化比对分析；最后，研究者通过 ModelWhale 还可直观的查看模型组成、模型结构、及每层网络节点的输入输出与对应的参数说明。
在模型交付前，ModelWhale 实现了将研究项目成果与相关元素一键打包，意味着模型作为成果交付后依然能够轻松“向前”追溯，回到版本管理功能，有效帮助模型后续优化迭代。
ModelOps 作为 XOps 的一种，与其他 Ops 同样关注对交付的管理，那么模型的交付物应如何延拓？对于传统的模型应用，首先，模型的发布部署过程复杂，专业门槛高，例如将模型发布为 APP 的形式，就会因一系列的调试配置操作耗费大量开发人员的精力；另外，若通过第三方软件输入数据、本地运行模型的形式又易出现效率低、速度慢的问题。模型的发布部署不应成为模型开发工作流中的重点，因此，ModelWhale 研发了相关产品功能。
对于模型成果，研究者可在项目页将其一键部署为 REST 服务或离线预测，降低模型发布操作的专业技术门槛。在模型调用时，使用者可以通过 API 或网页服务两种方式进行调用操作，若模型被发布为网页应用，使用者即可在网页端填写表单后一键获取模型的运行结果。另外，ModelWhale 后台将为个人或组织保留全套的模型调用记录，记录内外部使用者对于模型的调用历史，使研究者能够掌握模型的使用情况，以便其进行模型的再训练与迭代优化。
除了变成一个 API 或者网页应用，模型成果其实还有更多元的交付形式。例如，对于形成模型的的项目代码片段，可以进行沉淀，供下一次开发类似模型直接使用。通过 ModelWhale Jupyter Notebook 侧边栏中的代码片段库功能，模型研究者可在既往研究中预先收藏有几率被复用到的代码片段，后续进行新一轮研究时，在该代码库“我的收藏”中找到相应代码片段直接插入，即可完成复用。
决策模型真正上线运行存在困难，而对于未被部署为应用的模型文件，也可将其作为阶段性成果供后续使用。利用 ModelWhale 算法库，用户们可以将已产出的算法模型辅以文字说明进行沉淀，实现对模型的整理与分享。
ModelOps 关注模型全生命周期的流畅性，而模型的开发应用又常是多人协同，因此 ModelWhale 研发了一系列功能应对团队工作中常出现的“冲击对撞”。
例如，在上文中提到的生产要素版本管理、环境的可复现性、计算资源的调度等，全都支持跨角色的打通——对于模型项目代码，不同人员可在同时段协作协同；对于镜像，不必人人造轮子，任意镜像可分发给组织内的任意成员进行复用；对于算力，除了普通的算力分配，ModelWhale 还提供资源申用机制，当现有计算存储资源不够用时，模型项目组的管理员可直接通过发起申请及时获得算力补给，应对不同研发需求。
而针对模型交付阶段的代码库 + 算法库功能，两者中的的代码片段与模型文件都支持组织内的权限管理与分发。另外，ModelWhale 还具备任务规划的项目管理工具，项目负责人可以新建课题任务，并将其拆分成子任务进行分发，协同模型研发团队共同完成复杂的项目研究。
甚至，ModelWhale 还针对团队协作提供更高维度的模型成果承载方式。当大型组织内部想让模型资产变得更“高级”，那么模型的研究者就不应只包含计算机开发人员，而应包含更多的“业务人员”。举例来说，在开发医学相关模型时，除了在一线“敲代码”的工作人员，模型的研究小组还应有临床医生（业务人员）的参与。但是计算机技术并不是临床医生的强项，他们如何在忽略细颗粒度代码的前提下理解模型并提供一应的指导意见？ModelWhale 因此提出，可将模型代码封装为可视化的组件与流程模板，利用这样的封装，业务人员不再需要理解代码本身，而仅需理解一个代码块的作用。由此，业务人员在提供相关的指导意见时，就可以运用此类模板搭建简易的模型流程，与开发技术人员进行良好的协同。此外，技术人员还能够将业务人员搭建的模型流程直接还原为 Notebook 代码，省去了从零编写的时间。
最后还有一个待解决的问题，就是阶段性模型成果在组织内部的传递问题。其一，我们可以使用算法库功能，但当一个组织更关注的是模型跑出的结果而非模型文件本身时，此方法便不再适用，某组织长期苦于用传统文档 + 自然语言承载模型成果的问题，ModelWhale 对 Notebook 做了升级，Jupyter Notebook 不再仅支持版本管理、多人高效协作、随时复现分析过程，还具备图像交互、相互援引等功能——Cell 级的直接引用，可将模型结果直接汇总至总的成果报告中，同时支持高效溯源；最后，Notebook 也支持多格式导出，无论是 HTML，还是 Word、PDF，研发人员均可自行选择。
本文从“如何进行模型管理”出发，主要关注数学模型生产工作流中出现的种种问题，引入 ModelOps 的概念，并介绍了一种数据科学协同平台 ModelWhale，以探寻 ModelOps 的产品实现与相关问题的具体解决方案。
作为一款数据科学领域的工具、平台，真正发挥平台的产品能力才是关键所在，ModelWhale 希望能用积累下来的经验与方法论，帮助模型研究者们一起梳理使用场景，完成模型的全生命周期管理工作，为广大大家带来实质性的帮助。
本科毕业论文建模 第4篇
用spsd,Eviews等建模啊
建议搭配MATLAB、AI、Visio、Excel等画图辅助工具。
论文图表首先要规矩，符合期刊的投稿要求，然后在规矩的基础上实现图表的美观和专业。在当前贯彻科技论文规范化、标准化的同时,图表的设计也应规范化、标准化。所以，科学论文图表的制作原则主要是规矩、简单、美观和专业：
② 简洁：科学论文图表的关键在于清楚地表达自己的数据信息。 Robert A. Day 在《How to write and publish a scientific paper》书中指出，Combined or not, each graph should be as simple as possible。如果一张论文图表包含的数据信息太多，反而让读者难以理解自己所要表达的数据信息，所以，科学论文图表尽量简单和简洁，能清楚地表达数据信息。
③ 美观：图表审美的构造是做好图表的一个重要条件。审美是指论文图表要简单且具有美感，图表的配色、构图和比例等对于图表的审美尤为重要，但是对于理工科的学生来说，又是极为困难的，因为审美的能力不是那么容易培养的。
④ 专业：图表类型的选择是做好图表的关键条件。专业就是指图表要能全面地反应数据的相关信息。当你的审美达到了可以使图表美观的时候，要想让你的图表表达更加清晰和专业，这时图表类型的选择就尤为重要。
相比之下MATLAB画图就更加的清晰明了：
因此，单纯的使用Word来画图有一些单调，可以配合MATLAB、AI、Visio、Excel等画图辅助。会更加合适，清晰明了。
以上内容参考：知乎-写论文用什么软件画图
