逐日排期 D1–D19¶
WEEK 1 · 建模方法 + 代码模板（每天配套跑通下方"代码模板"里的对应脚本）¶
| 内容 | 产出 | |
|---|---|---|
| D1 | 评价类：AHP 层次分析法 + 熵权法 | 产出：判断矩阵一致性检验代码、熵权法打分代码，各跑一个 3×3 小案例 |
| D2 | 评价类：TOPSIS + 模糊综合评价 | 产出：TOPSIS 完整流程代码（正向化→标准化→打分） |
| D3 | 预测类：回归分析 + 时间序列 ARIMA | 产出：statsmodels 跑一次线性回归 + 一次 ARIMA 预测并画图 |
| D4 | 预测类：灰色预测 GM(1,1) + 简单 BP/LSTM 概念 | 产出：GM(1,1) 代码模板跑通，知道数据量少时优先用灰色预测 |
| D5 | 优化类：线性规划 / 整数规划 | 产出：scipy.optimize.linprog 与 pulp 各写一个案例（含整数约束） |
| D6 | 优化类：非线性规划 + 遗传算法框架 | 产出：一个可复用的 GA 骨架代码（换目标函数即可用） |
| D7 | 图论 + 分类聚类速览 | 产出：networkx 最短路/最小生成树跑通；K-means、决策树各跑一个 sklearn 内置数据集 |
WEEK 2 · 真题实战（重点：完整走一遍 72 小时流程，不是只做模型）¶
| 内容 | 产出 | |
|---|---|---|
| D8 | 选一道历年国赛真题，正式开始第一次 72 小时模拟 | Day1：审题、拆问题、定模型方案，写出论文骨架和分工 |
| D9 | 模拟 Day2 | 建模求解、跑代码、出图表，边做边往论文里填内容 |
| D10 | 模拟 Day3 | 敏感性分析、模型评价与推广、论文排版定稿并"提交" |
| D11 | 复盘 | 对照优秀论文找差距：模型选择、论文结构、时间分配三方面各写 3 条改进点 |
| D12 | 补最薄弱专题 A | 根据复盘结果，重做一遍最不熟的模型代码 |
| D13 | 补最薄弱专题 B + 微分方程/仿真 | 补第二个薄弱点；过一遍 ODE 建模与蒙特卡洛仿真的最小可用代码 |
| D14 | 论文写作专项训练 | 只练摘要 + 模型评价段落的写作，对照下方"论文检查表"逐条打磨 |
WEEK 3 · 收尾与团队（宁可练少一点，也要留出休整）¶
| 内容 | 产出 | |
|---|---|---|
| D15 | 第二次真题演练（可压缩为 1 天限时选题+建模，不写全文） | 重点测：拿到新题能不能在 2 小时内定出可行的模型方案 |
| D16 | 团队分工彩排 | 明确建模手/编程手/论文手职责，演练交接流程（谁写完模型交给谁编程、谁汇总成文） |
| D17 | 素材与环境打包 | 代码模板整理成随取随用的文件夹、LaTeX/Word 论文模板就位、常用参考书电子版备好 |
| D18 | 轻量复习 | 只看模型速查表和检查表，不再学新东西；早睡 |
| D19 | 休整 | 不学习。调整作息、检查装备（电脑、充电器、草稿纸），准备开赛 |