摘要数学建模全国大学生竞赛（简称“国赛”）C题通常以经济管理、社会科学或日常生活中的实际问题为背景，要求参赛者运用数学工具和计算机技术进行建模、求解与分析。2026年C题在命题风格上延续了对大规模真实数据的处理要求，突出“数据驱动决策”的核心思想。本文以2026年C题为切入点，系统性地总结了从数据预处理、描述性统计、可视化分析、统计建模到深度学习建模的完整技术路线。文章围绕如何高效实现数据清洗与探索、如何选用恰当的传统统计模型、如何引入机器学习与深度学习方法、如何进行模型评估与结果解释等关键环节展开讨论，并结合典型真题案例给出具体实现建议。文中还重点剖析了评阅专家关注的核心要素，包括问题重述的准确性、模型假设的合理性、求解过程的严谨性、结果分析的透彻性以及论文写作的逻辑性，为参赛者提供一套切实可行的高分策略。关键词：数学建模；国赛C题；描述性统计；深度学习；数据驱动建模；模型融合目录摘要一、引言1.1 国赛C题的命题特点与演变趋势1.2 高分论文的核心要素1.3 本文的结构安排第二章 数据预处理与描述性统计——建模的基石2.1 数据清洗的标准化流程2.2 特征工程的系统化方法2.3 描述性统计与可视化策略第三章 统计建模——经典方法的力量3.1 时间序列分解与季节调整3.2 ARIMA与SARIMA模型的选型与调优3.3 多元线性回归与广义可加模型第四章 机器学习模型——从树模型到支持向量回归4.1 随机森林与特征重要性分析4.2 XGBoost与LightGBM的进阶应用4.3 支持向量回归与核方法第五章 深度学习建模——时空预测的突破5.1 LSTM与序列建模的核心技巧5.2 Seq2Seq与Attention机制的引入5.3 时空图神经网络（ST-GNN）的综合应用第六章 模型评估、对比与融合策略6.1 多维度评估指标体系6.2 交叉验证的设计与数据泄露防范6.3 Stacking集成与模型融合6.4 不确定性量化第七章 2026年C题全流程实战演练7.1 问题重述与目标拆解7.2 数据探索与预处理实战7.3 建模策略制定与分工7.4 模型训练、调参与结果整合7.5 灵敏度分析与鲁棒性测试7.6 论文写作与亮点提炼第八章 总结与备赛建议8.1 技术路线总结8.2 时间管理与团队协作建议8.3 论文写作的“避坑指南”8.4 展望：人工智能时代的建模竞赛参考文献一、引言1.1 国赛C题的命题特点与演变趋势全国大学生数学建模竞赛自1992年创办以来，已成为国内规模最大、影响力最广的学科竞赛之一。其中，C题（本科生组第三题）历来以“数据量大、背景贴近现实、开放性强”著称。纵观近五年的C题命题方向，可以清晰地看到三条演变主线：第一，从“小样本经典问题”走向“大规模真实数据问题”。早期的C题往往提供几百条甚至几十条数据，着重考查微分方程、线性规划或简单统计方法；而近年来，C题的数据规模动辄上万条，变量数从十几个增加到几十个甚至上百个，这对参赛者的数据处理能力提出了更高要求。第二，从“确定性模型”走向“不确定性/随机性模型”。过去的C题多基于严格的物理或经济假设，模型结构较为固定；而近年来的C题更多涉及用户行为、市场波动、资源分配等受众多随机因素影响的系统，要求建模者充分考虑不确定性的表达与量化。第三，从“单一模型求解”走向“多模型融合