在撰写数学建模论文时，合理引用参考文献不仅能够提升文章的学术价值，还能为读者提供进一步研究的方向。以下是一些经典且实用的参考文献推荐，供您在撰写过程中借鉴使用。

1. 《数学模型》

作者：姜启源

推荐理由：本书是国内数学建模领域的经典教材之一，系统地介绍了数学建模的基本理论和方法，涵盖了从问题分析到模型建立再到求解验证的全过程。书中案例丰富，适合初学者快速入门。

2. 《数学建模算法与应用》

作者：司守奎、孙兆亮

推荐理由：该书结合MATLAB软件详细讲解了各种数学建模算法及其实际应用，内容深入浅出，非常适合希望掌握编程实现的同学阅读。

3. 《运筹学导论》

作者：Frederick S. Hillier, Gerald J. Lieberman

推荐理由：作为运筹学领域的权威著作，此书全面介绍了线性规划、网络流、动态规划等重要概念，并提供了大量实例帮助理解如何将这些工具应用于解决复杂问题。

4. 《统计学习方法》

作者：李航

推荐理由：对于涉及数据分析或预测建模的部分，这本书是不可或缺的好帮手。它清晰地阐述了机器学习中的核心算法原理及其实现技巧。

5. 《组合优化基础》

作者：Bernhard Korte, Jens Vygen

推荐理由：如果您的研究涉及到组合优化相关的问题，则这本教材将是极佳的选择。它不仅包含了丰富的理论知识，还给出了许多经典问题的解决方案。

6. 《科学计算导论》

作者：Michael T. Heath

推荐理由：随着计算机技术的发展，数值计算成为现代科学研究的重要组成部分。此书介绍了多种常用的数值方法，并强调了正确选择和使用这些方法的重要性。

7. 《图论及其应用》

作者：J.A. Bondy, U.S.R. Murty

推荐理由：图论是数学建模中一个非常重要的分支学科，尤其是在处理关系网络类问题时。这本书详尽地介绍了图论的基本概念以及其广泛的应用领域。

8. 《微分方程数值解法》

作者：R. L. Burden, J. D. Faires

推荐理由：当遇到需要求解微分方程的情况时，这本书可以为您提供强有力的理论支持和技术指导。

9. 《非线性规划》

作者：Dimitri P. Bertsekas

推荐理由：针对非线性优化问题，此书给出了详细的理论框架和有效的求解策略，是相关领域研究人员必读之作。

10. 《概率论与数理统计》

作者：茆诗松

推荐理由：概率论与数理统计是数学建模不可或缺的一部分，本书通过实例讲解了概率分布、假设检验等内容，有助于提高对随机现象的理解能力。

以上书籍均经过时间考验，无论是在理论深度还是实践指导方面都具有很高的参考价值。当然，在准备具体项目时还需要根据实际情况灵活调整所选材料。同时，请记得在写作过程中遵循学术诚信原则，合理引用资料并标注出处，避免抄袭嫌疑。希望每位读者都能顺利完成自己的数学建模作品！