数学建模考试通常考查参赛者的实际问题分析能力、数学建模技巧以及计算机辅助计算能力。以下是几个考试可能涉及的方面和题型：

实际问题分析

提炼关键信息，明确问题背景和目标。

将实际问题转化为数学问题。

数学建模

运用数学知识（如微分方程、线性代数、概率统计等）建立模型。

对模型进行求解。

计算机辅助计算

掌握编程技能（如MATLAB、SPSS、Lingo等）进行数值计算、数据处理。

题型特点

A题：机理分析优化建模，涉及物理中的差分方程、有限元方法等。

B题：数学规划优化建模，包括线性规划、整数规划、智能优化算法等。

C题：随机分析优化建模，涉及多元统计、模糊规划等。

模型类型

预测模型：如神经网络预测、灰色预测、时间序列预测等。

优化模型：如规划模型、图论模型、排队论模型等。

评价模型：如模糊综合评价法、层次分析法等。

难度等级

一般来说，B题难度大于A题，C题和D题相对简单，适合初学者。

应用领域

包括工程管理、经济教育、生物物理等方面。

考试时，应根据题目要求，分析问题，处理数据，建立数学模型，并对模型进行分析求解。