数学建模考试通常考查参赛者的以下几方面的能力：

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，可能涉及多元统计、模糊规划等。

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。

结果分析与检验

分析计算结果，检验模型的合理性和有效性。

根据需要改进和优化模型。

论文撰写

将解题过程和结果整理成论文，展示清晰、逻辑严密的思维能力。

创新性和实践能力

培养创新意识，提出新的建模思路或改进现有模型。

实践能力体现在将理论应用到实际问题解决中。

数学基础

解析几何、代数方程、微积分、微分方程、差分方程等。

概率统计、层次分析、插值与拟合、综合评价、优化方法、数据处理与计算。

其他知识点

分类模型（如距离聚类、关联性聚类、层次聚类等）。

预测模型（如灰色预测模型、微分方程预测、回归分析预测等）。

考试形式可能包括笔试、机试或项目提交等多种形式，具体要求请参考相关竞赛或考试的规定。

建议：

提前准备：数学建模考试涉及多个领域，考生需提前系统学习相关知识，包括数学建模方法、编程技能、数据处理等。

实践练习：多参与实际问题的解决和建模项目，积累经验，提高问题分析和解决能力。

团队合作：数学建模往往需要团队合作，考生应学会与他人协作，共同解决问题。

论文写作：注重论文的条理性和逻辑性，清晰展示解题过程和结果。