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2026 年第七届 MathorCup 大数据竞赛的 A/B 题，计划于北京时间 10 月 23 日 18:00 正式公布。 当前核查时间为 10 月 23 日 00:14，因此网上声称已经获得“2026 大数据 A 题完整答案、代码和结果”的资料，需要谨慎辨别。

初赛开始

10月23日 18:00

初赛截止

10月30日 20:00

赛题数量

A、B 两道数据类赛题

复赛安排

12月4日至11日

以上时间均为北京时间，来源：赛事公告及高校通知。

一、历年赛题规律

2023—2025 年的方向可由历年官方赛题发布记录及公开解题资料交叉核对。

从三年题目中，可以总结出比猜题更有价值的规律：

• A 题的数据形态变化很大：图像识别、时空预测、视觉检测都出现过。不能简单断定 2026 年仍然是图像题。

• B 题更偏向企业运营决策：预测、风险识别、资源配置、供应链优化都是值得准备的技术方向。

• 初赛与复赛可能形成递进关系：初赛先解决识别或预测问题，复赛继续考察泛化能力、应用决策和综合优化。

• 决定成果质量的不是模型数量，而是数据处理是否正确、验证集是否独立、结果是否可复现，以及是否真正回答赛题中的每一问。

基于这个判断，今年最合理的准备方式不是提前编造 A 题题目，而是建立能够快速适配真实赛题的三条技术路线：计算机视觉、时空序列预测、结构化数据建模与优化。

二、已生成的可编辑 Word 资料

A 题深度建模方案（14 页）

历年分析、数学模型、验证体系、图表、7 天实施计划和论文写作要点

下载 Word 方案

A 题可编辑论文框架（4 页）

摘要、问题重述、模型假设、逐问求解、实验分析、结论及附录

下载无水印 Word 模板

其中的数学模型是已经写好的赛前研究方案；论文模板尚未填入真实赛题内容。两份文档都可以在 Word 中直接修改，不含水印。

三、完整代码、数据演示与可视化资源

2026 MathorCup 大数据竞赛赛前技术资源包
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三条代码路线已经执行了实际测试：

以上数字全部来自程序生成的合成数据，不能说明模型在真实赛题上的性能。 特别是图像演示的合成缺陷很简单，100% 准确率不具有对真实复杂图像的推广意义。

时序预测技术路线

图像分类验证路线

上方为方法示意。资料包中另有实际运行代码生成的演示图表。

本地运行命令：

pip install -r requirements.txt python -m src.run_all python -m pytest -q

基础测试结果为 1 passed。

四、今年 A 题推荐采用的详细建模策略

考虑历年变化，我建议按照真实数据类型切换方案，而不是赛前固定一个模型。

如果 A 题属于图像识别

采用“数据标注审查 → 分类/检测基线 → 多尺度增强 → 模型融合 → 消融与泛化检验”的技术路线。优先考虑小目标识别、类别不平衡、跨场景泛化和部署效率。目标检测、分割与分类必须对应不同的输出与指标。

如果 A 题属于时空或序列预测

采用“时空特征 → 朴素预测基线 → LightGBM/时序网络 → 物理约束 → 概率区间”的路线。重点解决未来信息泄漏、不同预测跨度的误差、极端样本和不确定性评价。

如果 A 题属于业务预测与优化

采用“数据质量审查 → 特征工程 → 统计/机器学习预测 → 决策优化 → 敏感性分析”的路线。根据实际任务考虑 CatBoost、LightGBM、混合整数规划或鲁棒优化，并明确各项业务约束。

最重要的论文质量要求

对于争取高水平奖项的方案，我建议重点做到三件事：每一问的数学模型必须对应题目真正要求的输出；每一个结果数字都必须能由代码重新计算；所谓创新点必须通过相同条件下的对照实验、消融实验和误差分析证明价值。

不要因为某种模型名字先进，就默认它更适合题目。

五、官方赛题公布后

你可以从这些渠道获取正式资料：

• MathorCup 官方网站

• 2026 年 MathorCup 大数据竞赛报名与通知页面

• 2026 年竞赛官方常见问题说明