简介这是2021年全国大学生数学建模竞赛C题全国二等奖获奖代码的完整压缩包面向正在备赛数学建模的高校学生与指导教师可作为C题求解流程、代码实现与文档规范方面的参考样例。压缩包共5个文件包含4个Python脚本和1个Markdown说明文档其中4个Python文件分别对应第1问、第2问、第3问、第4问的求解代码每题脚本独立封装了数据读取、模型构建与结果输出流程Markdown文件用于说明项目结构与运行方式整体体积仅16KB小巧易读适合快速查看和运行调试。该资源在CSDN上已有291人学习浏览可作为赛前模拟与赛后复盘的重要参考。读者可以获得各问独立的代码框架、清晰的解题步骤组织方式以及带注释的模型实现便于对照赛题要求梳理建模思路、验证关键结论对提升数学建模竞赛编程能力与论文配合能力有直接帮助。1. CUMCM C题二等奖代码.zip这份压缩包真正值钱的是什么拿到一个名叫「全国大学生数学建模竞赛CUMCM C题 全国二等奖 代码.zip」的文件很多人第一反应是解压、运行、看结果。真做过的都知道这类代码包往往不是一份开箱即用的软件而是一份「带着结果倒推过程」的解题档案。它值钱的地方不在模型多新、代码多优雅而在一个完整的获奖团队是怎么拆解C题、怎么组织数据、怎么把每一步决策固化进代码的。C题是所有赛题里最依赖数据基本功的一道通常给一张或几张Excel表要求做预测、评价、决策或解释。这份代码能让你看到的正是从原始表格到论文图表之间那段最容易被忽略的中间过程。适合两类人准备参赛的学生想少走弯路指导老师想找一套可复用的讲题框架。但请先别急着双击运行zip里的东西得按对顺序打开才有价值。2. C题解题主线从赛题文本到数据-模型-验证的标准打法2.1 读题时先锁定的三类信息任务清单、数据字典、输出格式C题和其他题的差异非常明显它不考验你发明算法而是考验你在有限时间内把真实业务问题翻译成可计算的问题。拿到赛题PDF我一般不会先看背景那一大段抒情文字而是先找「问题的提出」和「附件说明」两个位置。任务的类型决定了后面所有工作流。C题常见的任务类型有三种预测类比如预测某个指标在未来时间段的值、评价类对多个对象打分排序、决策类在约束下给出最优方案。很多C题是三类任务的组合比如先用评价方法筛选再做决策。把任务类型标在论文的第一页草稿上比什么都管用。附件说明决定了你能用什么料。C题的数据通常以Excelxls或xlsx形式给出偶尔带一两个CSV。拿到数据第一步不是建模而是做一次「数据体检」多少行多少列、有没有空行、列名是否统一、日期格式是文本还是真日期、有没有重复行。我习惯先写一个极短的Python脚本做info()和head()输出把数据字段抄到纸上标出每个字段的类型、单位、缺失情况。这一步的意义在哪里因为后面所有的模型、图、表都要挂在字段名上字段名看错一个后面全盘皆输。输出格式是很多人忽略的一环。赛题在问题末尾通常会写「结果填入表X」「以Excel附件形式提交」「给出排序结果」这类具体要求。评阅老师阅卷时是拿着你的论文找你的答案表如果输出格式和赛题要求不一致轻则扣分重则被认定为没做完。读题时用红笔把「填写」「提交」「列表」这些动词圈出来这是写代码前必须明确的交付物。2.2 获奖代码里的模型选型逻辑先能解释再谈先进性有个反直觉的现象全国二等奖作品的模型往往不是最高级的。神经网络、XGBoost、LSTM这些词在C题里出现的频率远低于你的想象因为C题的数据量通常不大几百行到几千行特征也不复杂而且论文需要你「讲清楚每一步为什么」。一个评委看一篇论文的时间有限他要快速理解你的方法、验证你的结果是合理的。一个朴素但完整递进的分析流程远比一个调了半天参的黑匣子更受认可。常见的获奖组合是预测类任务用多元线性回归或时间序列中的指数平滑复杂一点的用带交叉验证的随机森林回归但一定会做特征重要性和误差分析评价类任务用熵权法或层次分析法结合TOPSIS决策类任务用0-1整数规划或线性规划并用敏感性分析检验稳定性。这套组合没有什么高深之处但它覆盖了「数理统计基本功 运筹学基础 必要的数据处理能力」这三个国赛评阅的考察维度。选型的逻辑不是越复杂越好而是「你的方法能不能用数据证明它是合理的」。举个例子如果数据有明显的季节周期你直接上线性回归残差图里会出现周期性波动评委一看就知道你没做时序分解。反过来你对一个只有60条记录的小样本强行套LSTM训练集测试集怎么划分都说不圆论文答辩时一问就露馅。所以我在跑模型前会先画两个图散点矩阵看相关性和分布、时序折线看趋势和周期。图形会告诉你该用的方法范围而不是靠想象力定方法。2.3 一份成熟C题答案的组成论文、代码、数据与可视化四件套国赛的提交物通常是论文PDF作为主体源代码和原始数据放进支撑材料压缩包。支撑材料里如果只有代码没有数据评委想验证时无从下手如果只有数据没有代码又有代跑代做的嫌疑。获奖作品的支撑材料通常是一份组织良好的资源包代码、数据、结果文件、论文草稿版本各占一个目录。你手里这份「代码.zip」大概率就是支撑材料的整理版。里面常见的东西包括代码文件可能是Python脚本或M文件、赛题给的原始数据或脱敏后的数据、生成的结果表如xlsx、csv、运行说明README或注释在代码头部、以及论文最终版PDF。有一个细节值得注意好的支撑材料会有个「运行说明」文件哪怕只是十几行字写清楚用什么语言、什么版本、依赖哪些第三方库、执行顺序是什么。这个习惯在竞赛里都能救你一命在工作里更是基本素养。在复现这类获奖代码前先记住一点代码是为论文服务的不是独立产品。所以很多参数是倒着调出来的——先有论文里那个漂亮结果再回头把参数固定下来。这类代码里充斥着硬编码的路径、手动调出来的阈值、带magic number的表格。这很正常不代表代码质量差只说明它是「研究代码」而不是「工程代码」。理解了这点你就不会因为代码里某一行写着train_test_split(test_size0.2, random_state42)而困惑那是为了论文结果可复现故意锁住的随机种子。3. 把zip解压到能跑通目录结构、环境配置与最小复现命令3.1 解压后先看这四个文件别急着运行主程序我见过太多人拿到压缩包直接双击主程序然后报错。第一步应该是完整解压到一个全英文路径下比如D:\cumcm_c_2023不要解压到带中文或空格的目录。接着打开文件夹先确认以下几类东西是否存在说明文件README、运行说明.txt、入口脚本main.py、run_all.m这类命名的文件、依赖描述requirements.txt、environment.yml、或代码头部注释、数据目录data、附件、原始数据之类的文件夹。如果zip里没有数据大概率是因为赛题数据文件比较大或者版权上不方便随代码一起分发需要你从赛题官网单独下载原文附件补进data目录。有个经验不要依赖解压后第一次运行就成功。先读代码头部注释很多作者会把「运行环境Python 3.8 pandas 1.5.1 matplotlib 3.5.2」这类信息写在docstring里。这些版本号是认真写的不是随便填的。特别是pandas和numpy的版本跨度大时API行为差异会直接导致代码跑不通比如df.append()在pandas 2.0以后就被移除了老代码在Python 3.11上会直接报AttributeError。这时候要么建一个虚拟环境按作者声明装旧版本要么按新API改代码。我一般先按作者声明建环境跑通了再考虑要不要升级。3.2 从零跑通最小示例环境准备与典型运行顺序如果你本机还没有Python环境最省事的方式是用Anaconda或Miniconda建一个独立环境隔离掉系统里乱七八糟的依赖。下面的命令以Windows为例Linux/macOS把conda激活步骤稍作调整即可# 创建独立环境指定Python版本避免影响系统其他项目 conda create -n cumcm_c python3.9 -y conda activate cumcm_c # 按代码包里的requirements.txt安装依赖 # 如果没有requirements.txt先装这四个最常用的库 pip install pandas numpy matplotlib scikit-learn openpyxl代码里如果用到了read_excel和to_excel一定要装openpyxl因为pandas读写xlsx格式依赖这个库。只有xlrd的话只能读老版的xls新版xlsx读不了。装依赖这步看着无聊但C题代码里的大多数报错都出在这。接着把数据放进正确的位置再运行入口脚本。典型顺序是先跑数据预处理脚本再跑模型脚本最后跑出图脚本因为后一个脚本通常依赖前一个脚本写出的中间结果文件。# 按顺序执行每个步骤留意控制台有没有明显报错 python step1_data_clean.py # 输出清洗后的merged_data.csv python step2_model_train.py # 输出模型结果表 result_table.xlsx python step3_make_figures.py # 输出论文用图 png/pdf 文件为什么分开跑而不是一个main函数从头到尾因为竞赛代码基本都是边写论文边跑出来的中间会反复调整某个问题、某个参数分成阶段脚本可以只重跑一段而不动其他结果。如果你拿到的是单个main.py它也通常内部是按步骤分函数的可以把if __name__ __main__:下面的调用改成逐段执行方便观察中间产物。运行过程中如果某一脚本报错先看是哪个库缺失、还是文件路径不对。最常见的两类错误ModuleNotFoundError说明还有依赖没装全FileNotFoundError说明数据路径和代码里写死的不一致把数据放到脚本里引用的那个相对路径下即可。3.3 跑完代码后怎么判断复现成功指标、文件、图的三角验证代码跑通和复现成功是两回事。跑通只说明没报错复现成功要求你的输出和论文里展示的数字能对得上。我通常用三角验证法来确认第一看控制台是否有评测指标输出比如均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、准确率等把这些数字和论文摘要或正文表格里的数字比对第二看生成的Excel结果表检查行数、列顺序、排序是否和论文中的表一致第三看出图脚本生成的图表文件确认曲线趋势、坐标轴标签、单位标注和论文图版能对应上。# 一个快速比对脚本片段用于确认结果表与论文关键数字一致 import pandas as pd result pd.read_excel(result_table.xlsx, sheet_name预测结果) # 打印前5行肉眼核对排序和数值 print(result.head()) # 提取论文中出现的核心指标做近似比较 paper_rmse 12.35 # 论文中给出的数值仅做演示 calc_rmse ((result[预测值] - result[真实值]) ** 2).mean() ** 0.5 print(论文RMSE:, paper_rmse, 复现RMSE:, round(calc_rmse, 4))这里有个原则小数位对不上不要慌但如果差了数量级说明你的数据预处理和原作者的流程不一致需要回头检查是不是漏了缺失值填充、单位换换算或者取了对数。跑代码期间养成一个习惯每跑完一个脚本把输出文件的时间和大小记下来。这样后面论文里哪个数对不上你能快速定位是哪一步产出的不用整个流程重跑。这一步对参赛者尤其重要因为竞赛的三天里你会反复改数据和参数没有记录就没有后悔药。4. C题代码里的三个核心模块数据清洗、参数搜索与结果落图4.1 数据清洗模块缺失值、异常值和统一格式的处理方式打开任意一份好的C题代码你会发现数据清洗永远占三分之一以上的代码量因为赛题给的Excel经常是不规范的列名里有空格、缺了某几行的数据、日期里混着文本、小数点用了全角字符。清洗的目标只有一个——让数据规整到能被模型直接吃掉而不是把时间浪费在反复报错上。我总结了最常见的三类处理缺失值处理要看缺失比例和业务含义。某列缺失超过30%要么删列要么做二值化标记而不是硬填。缺失少的一般用均值、中位数或线性插值填充。对于时间序列数据插值通常是更好的选择因为它保留了趋势。异常值处理则要先区分是数据录错还是真实极端情况。3西格玛规则和四分位距(IQR)是两种经典判定方法处理方式一般是替换为边界值或剔除后重新插值。格式统一则需要把文本型数字转成数值、日期列转成pandas的datetime类型。import pandas as pd import numpy as np df pd.read_excel(data/附件1.xlsx, engineopenpyxl) # 统一列名去空格、改标准命名避免后续编码时因列名多一个空格而报错 df.columns [c.strip().replace( , _) for c in df.columns] # 日期列统一格式errorscoerce让无法解析的值变成NaT df[统计日期] pd.to_datetime(df[统计日期], errorscoerce) # 数值列强制转float异常字符变成NaN后统一处理 for col in [销售量, 单价]: df[col] pd.to_numeric(df[col], errorscoerce) # 缺失值处理时间序列列用前向填充线性插值普通列用中位数填充 df[销售量] df[销售量].interpolate(methodlinear, limit_directionboth) df[单价] df[单价].fillna(df[单价].median()) # 异常值处理用IQR方法检出后替换为上下边界值 q1, q3 df[单价].quantile(0.25), df[单价].quantile(0.75) iqr q3 - q1 lower, upper q1 - 1.5 * iqr, q3 1.5 * iqr df[单价] df[单价].clip(lowerlower, upperupper)pd.to_datetime和pd.to_numeric里的errorscoerce是国赛代码里最该被记住的参数它把无法解析的脏数据转换成缺失标记而不是中断报错这样你可以一鼓作气把整个清洗流程跑完再回头集中处理那些NaN而不是被第一个坏数据卡住流程。interpolate用于时间序列比fillna(methodffill)更平滑尤其数据带趋势时。clip做异常值截断时注意它只处理尾部极端值如果异常点数量很大比如超过样本的5%要回去查原始数据是不是单位错了或口径变了。4.2 参数搜索从人工试错到网格搜索的正确用法C题里只要有模型就有调参这一步。很多初学者的调参是玄学先跑一遍看分数不高改一个数再跑看分数涨了就认为找到了最优。这种试错在小数据量上往往得出过拟合的结果而且你无法解释为什么选这个参数。更稳的做法是网格搜索Grid Search配交叉验证Cross Validation把参数选择变成一个可复现的、有输出记录的过程。from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.model_selection import GridSearchCV, KFold import numpy as np X df[[历史销售量, 单价, 月份, 是否促销]].values y df[下月销售量].values # 定义候选参数范围范围宁小勿大C题数据量小参数太大容易过拟合且耗时 param_grid { n_estimators: [50, 100, 200], max_depth: [3, 5, 7], min_samples_leaf: [2, 5, 10], } # 5折交叉验证shuffleTrue让数据顺序不影响划分 kfold KFold(n_splits5, shuffleTrue, random_state42) model RandomForestRegressor(random_state42) grid GridSearchCV(model, param_grid, cvkfold, scoringneg_mean_squared_error) grid.fit(X, y) print(最佳参数:, grid.best_params_) print(最佳得分(负MSE):, grid.best_score_)网格搜索的价值不在「自动找到最优」而在「让你知道自己试过哪些组合、为什么选这个」。你写论文时完全可以写这样一句话「本文使用5折交叉验证对随机森林的3个关键参数进行网格搜索最终确定n_estimators100max_depth5min_samples_leaf5」。评委看到这句话就知道你不是拍脑袋定的参数而是有依据的。参数范围怎么设先跑一次默认参数的模型看训练集和测试集得分差距如果测试集远低于训练集说明过拟合重点缩小max_depth和增加min_samples_leaf如果两边都低说明欠拟合先增加n_estimators。scoring参数应匹配任务类型回归用neg_mean_squared_error或neg_mean_absolute_error分类用accuracy或f1。注意GridSearchCV默认只输出均值得分你最好把每次交叉验证的分值也存下来看方差大不大方差大说明数据划分方式对结果影响明显论文里要提这一点能体现你的严谨性。4.3 结果落图竞赛图表的规范与Excel输出的边界C题论文的图片是评阅老师阅读速度最快的信息通道图的规范程度直接决定第一印象。z这类获奖代码里最值得学习的地方就是出图模块统一的字体、大小、配色、标注一看就是花了时间的。matplotlib的中文字体问题是国赛里最典型的翻车现场Windows下常见做法是设置SimHei或Microsoft YaHei字体Linux下用Noto Sans CJK SC。import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib # 解决中文字体与负号显示问题不设置这两个图里中文会变方块负号会变乱码 matplotlib.rcParams[font.sans-serif] [SimHei, Microsoft YaHei, Noto Sans CJK SC] matplotlib.rcParams[axes.unicode_minus] False # 统一出图尺寸与清晰度论文插图一般宽度6-7英寸dpi不低于150 fig, ax plt.subplots(figsize(6, 4), dpi300) # 绘制预测值与真实值的对比曲线 ax.plot(df[日期], df[真实值], label真实值, color#2F5597, linewidth1.5) ax.plot(df[日期], df[预测值], label预测值, color#C00000, linewidth1.5, linestyle--) # 坐标轴标签清晰带单位字体大小适配插图 ax.set_xlabel(日期, fontsize11) ax.set_ylabel(销售量件, fontsize11) ax.set_title(测试集上预测值与真实值对比, fontsize12) # 图例放在图外或空白处避免遮住数据线 ax.legend(locupper left, frameonFalse) ax.grid(alpha0.3, linestyle:) # 紧凑布局避免裁切 fig.tight_layout() # 保存为PDF和PNG双份PDF用于论文插入PNG用于快速预览 fig.savefig(output/预测对比.pdf, bbox_inchestight) fig.savefig(output/预测对比.png, dpi300, bbox_inchestight) plt.close(fig)rcParams两行设置建议直接放在所有出图脚本的最顶部因为它们控制的是全局默认行为。bbox_inchestight用来去掉图周围的空白不设的话很多软件显示正常但写进论文后边缘被裁掉或留白过多。存PDF是为论文排版时矢量图的清晰度存PNG是为在聊天工具里快速预览双份保存是竞赛代码里很实用的习惯。Excel输出则注意一点不要把一张大宽表塞进一个sheet里建议一个结果一张sheet每个sheet顶部写一行说明注明生成脚本和日期这样回看时不会忘记结果怎么来的。5. 复现二等奖代码常见的五个坑现象、原因与解法5.1 Windows下解压报路径错误现象解压到桌面后运行代码报FileNotFoundError或者No such file or directory但文件明明在。原因路径包含中文用户名或空格比如C:\Users\张三\Desktop\C题代码某脚本用os.path.join拼接相对路径时中文字符在部分旧版Python编码环境下产生问题。解决把整个目录剪切到纯英文路径比如D:\workspace\cumcm_c并确保目录名不含空格和特殊符号。更规范的做法是代码内部全部使用相对路径以Path(__file__).parent定位到脚本所在目录再拼接子目录这样代码在任何机器上都不依赖绝对路径。Path(__file__).parent是这类问题最省心的答案。5.2 读Excel时数据被自动改变类型现象日期列读进来变成了Timestamp传给模型时报错或者某列数字前有前导零如编号007被读成了整数7。原因pandas的read_excel会自动推断列类型Excel里文本型数字或日期类型会被隐式转换。解决在read_excel里显式指定dtype参数或在读取后用astype转回。日期列用parse_dates参数主动告诉pandas这是时间列而不是让pandas猜。数值列如果考试题明确要求保留文本编号格式建议统一用dtypestr读入再用pd.to_numeric选择性转换参与计算的列。类型问题在C题里不算难但一旦跑完才发现重跑代价很大。5.3 同样的代码跑两次结果不一样现象第一次跑出来的RMSE是12.35第二次变成了12.41论文值12.35对不上。原因模型中有随机性比如随机森林、训练测试集划分或者缺失值填充用的插值函数在索引顺序改变后产生不同结果。解决在代码开头设置固定随机种子不光是random.seed(42)还要设置numpy和sklearn的随机种子三个一个都不能少。更稳的写法是把训练测试划分的train_test_split也固定random_state甚至把数据在划分前先按某个列排序让划分结果完全确定。竞赛代码里「可复现」不是加分项是必须项论文结果不能复现答辩时根本没法解释。5.4 出图时中文显示成方块现象图里的坐标轴标签和标题全是小方块只有数字正常。原因matplotlib默认字体里没有中文字符。解决除了前面提到的rcParams设置外还有两条路。一条是让系统里存在指定字体Windows的SimHei一般有Linux服务器上需要安装fonts-noto-cjk包另一条是直接用matplotlib.font_manager.FontProperties指定字体文件路径代码里用fontpropertiesfont给每个文本元素单独传字体。如果你是临时跑一次用第一种全局设置最快如果代码要给别人在不同系统上跑最好是写一个字体检测函数从几个常见字体里挑出系统里存在的那一个。5.5 论文结果和代码输出对不上现象复盘时发现论文里某个表格的数字在代码输出目录里找不到或者代码重跑后生成的表格和论文版本不一致。原因写论文期间你改了模型参数或数据范围但覆盖了旧结果文件没有留存过程版本代码、论文、结果三者脱节。解决养成每次跑完就把结果文件复制到带时间戳的目录里的习惯比如output/20240907_v2/。一共三天赛程你至少会改十次模型别指望记忆能记住哪个版本对应哪张表。这个习惯放到工作中就是基本的实验管理素养不是竞赛专用。还有一个通用做法在给论文截图或贴表格前把代码里的版本号、参数、生成时间一并截图存证答辩时万一被问到你能翻出完整记录。6. 让这份代码真正变成你的能力迁移一个新C题的最小改动清单拿一份获奖代码做参照最大的收获不是运行它而是把它拆成一套能复用的「脚手架」。我整理了一份迁移到新C题的最小改动清单照着这个清单改通常半天内能把新赛题的基线版本跑起来。改动对象原代码位置改成什么说明数据读取read_excel(data/附件1.xlsx)替换为赛题对应文件名如果新题给CSV改用read_csv并检查分隔符和编码列名映射所有df[列名]出现处换成新数据字段用df.columns批量查看后全局替换清洗规则缺失值/异常值处理段按新数据分布重新设置阈值新数据的缺失比例和取值范围与原题完全不同模型选择RandomForestRegressor或线性模型段按新任务类型切换预测用回归模型评价换成熵权法TOPSIS决策用优化模型参数网格param_grid字典重新设置候选值范围先跑默认参数看基线分数再收窄范围出图配置rcParams和中文字体段保留原样字体设置和尺寸规范可以直接复用代码层面最省事的操作是把数据清洗函数和出图函数原样保留这两个模块的通用性最强把模型模块当插件替换——赛题从预测改成评价时洗好的数据结构和出图框架不用动只换中间那段算法。这样你不需要重写整套代码只需要按表格里的几处位置做手术式修改。改完之后跑一遍全流程用三角验证法确认结果和预期对齐。最后说一个习惯我在每一份复现过的代码根目录下都会放一个REPRODUCE.md里面只有三行——运行环境版本、执行顺序、复现结果和论文值的误差范围。这个文件帮过我好几次包括赛后再翻旧项目时三分钟就能回忆出当时的全部关键信息。你复现完这份C题二等奖代码后也值得为它写一个这样的文件然后把这份代码当作自己的基线版本保存下来。参赛的真正收获不是那个奖项字符串而是你亲手把一份「他人答案」变成了「自己的工具」。希望帮到你。本文还有配套的精品资源点击获取