国际数学建模挑战赛（IMMC）是面向全球中学生的国际性数学建模竞赛。IMMC鼓励参赛者应用数学建模解决现实世界的问题，以增强中学生的科技创新核心素养与关键能力。以下是针对有HiMCM基础学生的IMMC进阶提升课程大纲。
12课时IMMC进阶提升班
第一课：编程能力提升（2H）
强化学员的编程能力，重点介绍数学建模中常用的编程技巧和工具。
学习使用Python进行数据处理、模型构建和结果可视化，提升高效编写代码的能力。
第二课：描述与解释模型精讲（2H）
讲解描述性和解释性模型，包括数据整理、特征提取、统计描述等方法。
掌握通过建模揭示数据特征和规律的核心思想。
第三课：评论与决策模型精讲（2H）
构建评价和决策模型，涵盖多属性决策、评价指标体系建立、层次分析等。
学习如何利用这些模型进行方案优选和决策过程。
第四课：估计与预测模型精讲（2H）
介绍数据的估计与预测模型，包括回归分析、时间序列预测、机器学习等。
学习利用历史数据进行未来趋势预测和不确定性估计。
第五课：溯因与解释模型精讲（2H）
探讨溯因和解释性模型，理解事物变化的内在机制。
学习因果分析、路径分析等方法，建立模型解释因果关系。
第六课：往年赛题精讲及论文撰写（2H）
解析往年数学建模竞赛题目，理解建模问题和解决方法。
讲解题目分析思路、建模步骤和结果解释，提升应对能力。
IMMC国际数学建模挑战赛辅导课程大纲（35h）
第1课：数学建模竞赛概述（2H）
介绍数学建模及其重要性，竞赛流程和评分标准，参与策略和建议。
第2课：Python编程基础（2H）
Python语言简介，环境设置，基本操作，数据类型，变量，基本语句，数据可视化。
第3课：Python编程进阶（2H）
数据库介绍，数据分析编程与应用。
第4课：线性规划（2H）
线性规划的概念和应用，使用Python解决线性规划问题。
第5课：整数规划（2H）
整数规划的基础，案例分析如运输问题。
第6课：图论模型（2H）
图论基本概念，最短路径，最小生成树，社交网络分析。
第7课：非线性规划（2H）
非线性函数优化，Python应用。
第8课：综合评价模型（MCDM）（2H）
MCDM概念，指标体系构建与数据预处理。
第9课：评价模型进阶（2H）
MCDM方法，如AHP，TOPSIS，Python应用，案例分析。
第10课：微分方程模型（2H）
微分方程基础，生物种群模型案例。
第11课：微分方程进阶（2H）
多变量、多阶段复杂现象建模。
第12课：机器学习-分类与回归（2H）
机器学习基本概念，分类和回归算法。
第13课：机器学习-聚类与降维（2H）
聚类算法，降维算法。
第14课：时间序列分析（2H）
时间序列数据特点，自回归，移动平均，股票预测。
第15课：排队理论（2H）
排队模型概念，服务系统性能评估。
第16课：随机过程与马尔可夫链（2H）
随机过程，马尔可夫链，股票市场分析。
第17课：模拟模型（1H）
元胞自动机模型及其他模拟方法。
第18课：赛题模拟与点评（2H）
团队磨合，赛题模拟练习。
通过这些课程，学生能够在数学建模的各个方面得到提升，为IMMC竞赛做好充分准备。课程不仅涵盖了建模的技术技能，还注重培养学生的创新思维和解决实际问题的能力。