针对考研中数学建模的备考问题，以下是综合建议，分学科和技能模块进行解答：

一、数学基础强化

复习核心课程

确保对高等数学、线性代数、概率论与数理统计等课程有扎实掌握，这些是数学建模的基石。

掌握基本方法

熟悉优化方法、数值分析、概率统计等常用方法，并能灵活应用于实际问题。

二、软件与工具学习

数学建模软件

掌握MATLAB、Python等工具，用于数据处理、数值计算和可视化。例如，MATLAB适合线性代数和优化问题，Python适合数据挖掘和深度学习。

辅助设计工具

学习3D建模软件（如Maya、Blender）或设计工具（如PS、Substance Painter），提升模型构建和材质处理能力。

三、实践与项目经验

参与竞赛

参加全国大学生数学建模竞赛（国赛）等，通过实战锻炼问题分析、团队协作和论文写作能力。

课程与培训

报名数学建模课程或线上培训，系统学习建模流程和工具使用。

数据获取与处理

学会人工爬取数据、使用SPSS进行统计分析，以及结合AI工具（如TensorFlow）进行深度学习。

四、学习策略与心态调整

制定计划

分阶段复习数学知识、练习编程和建模，保持学习的连贯性。

简化问题

遇到复杂模型时，尝试用层次分析法、回归分析等简单方法解决，突出决策逻辑而非纯数学计算。

团队合作

与队友分工协作，共同讨论问题，避免因个人短板影响整体进度。

五、其他注意事项

时间管理：

建议提前3-6个月开始复习，合理分配学习时间。

持续学习：关注最新研究动态，阅读优秀论文，拓展知识面。

心态调整：保持耐心，遇到困难时及时寻求帮助，避免过度焦虑。

通过以上方法，逐步提升建模能力，结合考研要求进行系统训练，相信能够有效应对数学建模的挑战。