准备数学建模程序需要以下关键要素：
数学基础
数学是数学建模的核心，建议具备扎实的数学基础，包括线性代数、微积分、概率论、统计学等。这些数学知识将帮助你理解和应用数学模型，以及解决实际问题。
编程语言
数学建模编程通常需要使用编程语言来实现模型和算法。常用的编程语言包括Python、MATLAB、R等。建议选择一种你熟悉且适合数学建模的编程语言，以便更好地实现和调试数学模型。
数据处理和分析工具
在数学建模过程中，数据处理和分析是必不可少的环节。掌握数据处理和分析工具，如Excel、SPSS、Tableau等，能够帮助你有效地处理和分析模型所需的数据。
模型建立和求解方法
数学建模编程需要掌握一些常用的模型建立和求解方法，包括线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划等。了解这些方法的原理和应用，能够帮助你选择合适的方法解决实际问题。
实际问题的理解和分析能力
数学建模编程的目的是解决实际问题。因此，具备良好的实际问题的理解和分析能力是非常重要的。这包括对问题的背景和需求进行深入分析，提出合理的模型假设和变量设定，以及对模型结果的解释和分析能力。
团队合作和沟通能力
数学建模编程通常是一个团队合作的过程。在团队合作中，良好的沟通能力和合作精神非常重要。这包括与团队成员有效地沟通和协调，共同解决问题，以及及时反馈和接受反馈。
算法开发和调优
根据数学模型，设计出相应的算法来解决问题。算法的设计需要考虑问题的特点和约束条件，以及编程语言的特性。合适的算法可以提高编程的效率和准确度。
模型验证与仿真
程序编程可以对建立的数学模型进行验证和仿真。通过与实际数据进行对比，验证模型的合理性和精确性；通过仿真，可以模拟实际情况下的各种场景，评估模型的性能和可行性。
学习资源和实践经验
通过参加数学建模培训班、阅读相关书籍和论文等方式获取更多的学习资源。同时，通过参加数学建模竞赛、实习、科研等方式积累实践经验，不断提升自己的编程技能。
综上所述，准备数学建模程序需要全面提升自己的数学、编程、实践和团队协作能力，不断积累经验和学习资源。