参加数学建模需要学习以下方面的知识：
1.数学基础知识：包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等。这些知识是数学建模的基础，对于理解和解决实际问题至关重要。
2.最优化理论：数学建模中经常涉及到最优化问题，如线性规划、非线性规划、整数规划等。学习最优化理论可以帮助我们找到最优解或近似最优解。
3.统计分析方法：在数学建模中，我们需要对实际问题进行数据分析和处理。学习统计分析方法可以帮助我们理解数据的分布特征、相关性等，并从中提取有用的信息。
4.数值计算方法：数学建模中常常需要进行复杂的数值计算，如求解微分方程、积分方程等。学习数值计算方法可以帮助我们高效地进行数值计算。
5.模型构建与评估：数学建模的核心是将实际问题抽象为数学模型，并进行求解和评估。学习模型构建与评估的方法可以帮助我们选择合适的数学模型，并进行有效的求解和验证。
6.专业领域知识：数学建模可以应用于各个学科领域，如工程、经济、生物等。了解相关领域的专业知识可以帮助我们更好地理解和解决实际问题。
总之，参加数学建模需要具备扎实的数学基础和广泛的知识储备，同时还需要具备良好的逻辑思维和问题解决能力。通过系统学习和实践，我们可以提高数学建模的能力，并在实际应用中取得良好的效果。