编写建模论文的编程部分需要遵循以下步骤和注意事项：
确定建模方法
根据研究问题选择合适的建模方法，如数学建模、统计建模、仿真建模等。
选择编程语言和平台
根据所选建模方法，选择合适的编程语言（如Python、R、MATLAB）和平台（如Jupyter Notebook、RStudio）。
数据处理和准备
对涉及的数据进行清洗、转换和筛选，确保数据的质量和适用性。
模型建立和求解
设计并实现建模模型，包括参数估计、方程求解、优化算法等。编程需要具备较强的数学建模和算法求解能力。
模型评估和分析
对模型输出结果进行处理，如绘制图表、计算评估指标等，以评估模型的性能和准确性。
结果展示和讨论
将建模结果进行可视化展示，如使用图表、表格等，并对结果进行解读和讨论，得出结论。
代码规范和文档
代码应清晰、简洁，并遵循一定的编程规范。同时，编写必要的注释和文档，以便他人理解和维护。
测试和调试
在编写代码后，进行充分的测试和调试，确保代码的正确性和稳定性。
优化和效率
考虑使用优化技巧和工具提高代码效率和可读性，如合理选择数据结构和算法、使用函数和模块化编程等。
团队合作
在建模过程中，团队合作非常重要。确保团队成员之间的有效沟通和分工合作，以提高工作效率和论文质量。
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1. 引言
1.1 问题背景
1.2 研究目的
1.3 研究方法
2. 数据处理
2.1 数据收集
2.2 数据清洗
2.3 数据预处理
3. 模型建立
3.1 模型假设
3.2 模型形式
3.3 参数估计
4. 模型求解
4.1 求解方法
4.2 算法实现
4.3 结果分析
5. 模型评估
5.1 模型检验
5.2 模型性能
6. 结果展示
6.1 图表展示
6.2 结果讨论
7. 结论
7.1 研究总结
7.2 研究贡献
7.3 未来工作
8. 参考文献
9. 附录
9.1 代码
9.2 数据
9.3 其他材料
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通过以上步骤和结构，可以系统地编写出一篇包含编程部分的建模论文。确保在整个过程中，编程部分与论文的其他部分紧密结合，共同构成一个完整且有条理的研究报告。