引言
数模竞赛（数学建模竞赛）是一项考验参赛者数学建模、编程和论文写作能力的竞赛。当截止日期临近，而你的论文还未完成时，紧张和焦虑是难免的。本文将为你提供一系列应对策略，帮助你高效完成论文提交。
一、明确截止日期和任务分解
1.1 确定截止日期
首先，确保你清楚地知道论文提交的确切截止日期。这包括了解任何可能的延期申请流程。
1.2 任务分解
将论文写作任务分解成小的、可管理的部分。例如：
- 文献综述
- 模型建立
- 数据分析
- 结果展示
- 结论与讨论
二、高效利用时间
2.1 制定时间表
为每个任务分配时间，并确保留出足够的时间进行修改和润色。
2.2 集中注意力
在写作时，尽量减少干扰，比如关闭社交媒体通知，专注于论文。
2.3 利用碎片时间
利用等待、通勤等碎片时间进行思考和笔记整理。
三、文献综述
3.1 快速查找文献
使用学术搜索引擎（如Google Scholar、CNKI等）快速查找相关文献。
3.2 选取关键文献
从众多文献中筛选出最具相关性和权威性的几篇。
3.3 总结文献要点
简要总结每篇文献的主要观点，形成综述。
四、模型建立
4.1 选择合适的模型
根据研究问题和数据特点，选择合适的数学模型。
4.2 模型假设与简化
明确模型的假设，并进行必要的简化。
4.3 代码实现
使用编程语言（如Python、MATLAB等）实现模型。
# 示例：使用Python进行线性回归模型实现
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 假设数据
X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4]])
y = np.array([1, 2, 3])
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 训练模型
model.fit(X, y)
# 预测
y_pred = model.predict(X)
print("预测值：", y_pred)
五、数据分析
5.1 数据清洗
检查数据是否存在缺失值、异常值，并进行处理。
5.2 数据可视化
使用图表展示数据分布和趋势。
5.3 模型验证
使用交叉验证等方法验证模型的有效性。
六、结果展示
6.1 结果解释
清晰地解释模型结果，包括图表和表格。
6.2 对比分析
如果可能，将你的结果与现有研究进行比较。
七、结论与讨论
7.1 总结主要发现
总结论文的主要发现和贡献。
7.2 局限性与未来工作
讨论研究的局限性，并提出未来研究方向。
八、论文修改与润色
8.1 仔细校对
检查论文中的语法、拼写和格式错误。
8.2 获取反馈
向导师或同行请教，获取修改建议。
8.3 重复检查
在提交前再次检查论文，确保无误。
结论
面对数模竞赛论文提交的紧急情况，通过明确任务、高效利用时间、详细文献综述、模型建立、数据分析、结果展示、结论与讨论以及论文修改与润色等步骤，你可以有效地应对挑战，按时提交高质量的论文。记住，保持冷静，合理规划时间，你一定能够成功应对这次挑战。