在数学建模论文中，以下几方面是重要的得分点：

模型的创新性与合理性

模型的创新性占40%，合理性占60%。一个好的模型不仅要创新，还要合理，符合实际情况。

数据分析与可视化

数据分析要有说服力，结果可视化要专业美观。通过图表和图形展示数据，使论文结果更加直观易懂。

结果验证与误差分析

结果验证必须科学完整，进行误差分析，评估模型的精确度。验证方法要多样，确保结果的可靠性。

论文结构与格式

论文结构要符合标准格式，包括摘要、关键词、引言、模型建立、求解过程、结果分析等。清晰的结构和规范的格式能增加论文的可读性和专业性。

语言表达与专业规范

论文的语言表达要专业规范。使用专业术语，避免口语化表达，使论文更具权威性和可信度。

问题分析与假设

问题分析必须深入透彻，建模假设要合情合理。从实际问题出发，提出合理的假设，是构建有效模型的基础。

模型构建与求解过程

模型构建要创新独特，求解过程需要严谨。详细阐述模型的构建过程，包括采用的理论依据、数学公式推导等，并说明如何求解模型。

结果分析与检验

展示模型的计算结果，并对其进行深入分析，通过合适的方法（如误差分析、稳定性检验等）验证结果的可靠性。

结论与展望

总结论文的主要成果，回答问题，并对模型的不足之处进行反思，提出可能的改进方向。

支撑材料

除了论文本身，程序代码、中间结果、支撑数据等也非常重要。这些材料可以展示模型的完整性和可靠性。

综上所述，数学建模论文的得分点主要集中在模型的创新性与合理性、数据分析与可视化、结果验证与误差分析、论文结构与格式、语言表达与专业规范、问题分析与假设、模型构建与求解过程、结果分析与检验、结论与展望以及支撑材料等方面。建议在撰写论文时，注重这些方面的内容，以提高论文的整体质量和得分。