建立數學模型的方法有很多種，其中常見的有觀察法、類比法、抽象化法和綜合法。觀察法是根據現實中的現象和事實進行觀察和分析，類比法是將已知的數學模型應用于類似的問題中，抽象化法是通過簡化和處理得到更一般的模型，綜合法則是結合多種方法來建立模型。
建立數學模型時需要注意以下幾點：首先要明確要解決的問題，確定需要描述的對象、變量和關系；其次要選擇適當的數學工具，并進行必要的計算和證明；最后要對模型進行檢驗和改進，確保其準確性和可行性。
建立數學模型可以幫助我們更好地理解和解決問題，并為實際應用提供理論支持。同時，在建立模型過程中也會提高我們對數學知識的掌握和運用能力。因此，在學習過程中要積極參與實踐，多接觸各種類型的問題并嘗試建立相應的模型。

哎呀，校友，同求同求，1204348860@qq.com

模型肯定是借鑒前人的，做一定創新，但編程肯定要自己解決了，每個問題的程序都不同，沒有現成的讓你借鑒，勸你還好學編程，我當時就是幾個程序出錯，但自己又不知道錯哪里，浪費了很多時間。。。
不付出努力是不會有結果的，這絕對是金玉良言。

數學建模是數學方法的綜合運用，包括運籌學、圖論、線性規劃、非線性規劃等多種知識，而且對建模軟件如LINGO、MATLAB、E-VIEWS和數據分析軟件SPSS、EXCEL等軟件的應用有一定的要求。
數學建模編程主要是指LINGO、MATLAB等軟件的變成以解決復雜數學模型。針對典型問題的解決方法已有成熟的變成模型，如：運輸問題、排隊問題等，但面對具體的實際問題，一般需要我們做出適當的”創新“。總之，數學建模的程序絕非”自己想出來的“，我們是站在巨人的肩膀上解決問題！

個人想法，希望對你有幫助。
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作為大一、大二學生，第一，找一本有關建模的基礎教程，如清華大學姜啟源的《數學模型》（第三版）及配套習題和參考解答，系統地看完整個內容，并適當地選擇一些復雜的習題自己做一做。第二，學會一門數學軟件的使用，如matlab、mathematica、lingo、spss等。上面列出的軟件中，必須熟練掌握一門，其它的也要進行了解。再就是一般Office軟件如word、excel也要熟練掌握。特別要注意，word中數學公式的編排。平時多用，到競賽時就不會手忙腳亂了。第三，掌握科技論文旋渦狀的寫作方法。到網上下載一些以前全國或全美大學生數學建模競賽的獲獎論文，學習別人建模寫作方法。還有就是，平時多注意一些社會熱點問題，看看能否試著用已嘗到的數學建模方法去解決。數學建模知識的平時積累，對一個想要參加數學建模競賽的大學生是非常重要的。你在自我學習的過程中，還就多和身邊的同學交流心得，合作地做幾個問題，這也有助于自己建模水平的提高，并鍛煉自己的協作工作能力、合作精神。

問題一：數學建模怎么做啊？ 剛參加完九月份的全國大學生數學建模競賽。一份基本的的數學建模論文要包含以下幾個方面：
摘要，問題的背景與提出，問題的分析，模型的假設，符號說明，模型的建立與求解，模型的評價與推廣，參考文獻。
正規的數學建模論文篇幅一般在20頁以上。考慮到你讀初三，老師的要求不會這么高，而且你的能力應該還有所欠缺。我的建議為你按照自己實際情況選擇一個有一定挑戰性的題目，題目的性質類似于應用題，但又和普通的應用題不同，可以沒有確定答案，針對問題本身做一些分析和探討，最好能和實際相結合。
要注意的是假設要合理，要有數學模型（包括一些方程，不等式等），要有分析思路，并且要對自己建立的模型進行優缺點評價，最好能做相應推廣。

問題二：1.什么是數學模型？數學建模的一般步驟是什么？ 2.數學建模需要具備哪些能力和知識？ 答的好懸賞加 100分 數學建模是利用數學方法解決實際問題的一種實踐.即通過抽象、簡化、假設、引進變量等處理過程后,將實際問題用數學方式表達,建立起數學模型,然后運用先進的數學方法及計算機技術進行求解.
數學建模將各種知識綜合應用于解決實際問題中,是培養和提高學生應用所學知識分析問題、解決問題的能力的必備手段之一.
數學建模的一般方法和步驟
建立數學模型的方法和步驟并沒有一定的模式,但一個理想的模型應能反映系統的全部重要特征：模型的可靠性和模型的使用性.建模的一般方法：
機理分析：根據對現實對象特性的認識,分析其因果關系,找出反映內部機理的規律,所建立的模型常有明確的物理或現實意義.
測試分析方法：將研究對象視為一個“黑箱”系統,內部機理無法直接尋求,通過測量系統的輸入輸出數據,并以此為基礎運用統計分析方法,按照事先確定的準則在某一類模型中選出一個數據擬合得最好的模型.測試分析方法也叫做系統辯識.
將這兩種方法結合起來使用,即用機理分析方法建立模型的結構,用系統測試方法來確定模型的參數,也是常用的建模方法.
在實際過程中用那一種方法建模主要是根據我們對研究對象的了解程度和建模目的來決定.機理分析法建模的具體步驟大致如下：
1、 實際問題通過抽象、簡化、假設,確定變量、參數；
2、 建立數學模型并數學、數值地求解、確定參數；
3、 用實際問題的實測數據等來檢驗該數學模型；
4、 符合實際,交付使用,從而可產生經濟、社會效益；不符合實際,重新建模.
數學模型的分類：
1、 按研究方法和對象的數學特征分：初等模型、幾何模型、優化模型、微分方程模型、圖論模型、邏輯模型、穩定性模型、統計模型等.
2、 按研究對象的實際領域（或所屬學科）分：人口模型、交通模型、環境模型、生態模型、生理模型、城鎮規劃模型、水資源模型、污染模型、經濟模型、社會模型等.
數學建模需要豐富的數學知識,涉及到高等數學,離散數學,線性代數,概率統計,復變函數等等基本的數學知識.同時,還要有廣泛的興趣,較強的邏輯思維能力,以及語言表達能力等等.
參加數學建模競賽需知道的內容
一、全國大學生數學建模競賽
二、數學建模的方法及一般步驟
三、重要的數學模型及相應案例分析
1、線性規劃模型及經濟模型案例分析
2、層次分析模型及管理模型案例分析
3、統計回歸模型及案例分析
4、圖論模型及案例分析
5、微分方程模型及案例分析
四、相關軟件
1、Matlab軟件及編程；2、Lingo軟件；3、Lindo軟件。
五、數模十大常用算法
1. 蒙特卡羅算法。2. 數據擬合、參數估計、插值等數據處理算法。3. 線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類算法。4. 圖論算法。5. 動態規劃、回溯搜索、分治算法、分支定界等計算機算法。6. 最優化理論的三大非經典算法。7. 網格算法和窮舉法。8. 一些連續數據離散化方法。9. 數值分析算法。10. 圖象處理算法。
六、如何查閱資料
七、如何寫作論文
八、如何組織隊伍：團隊精神，配合良好，不斷的提出問題和解決問題。
九、如何才能獲獎：比較完整，有幾處創新點。
十、如何信息處理：WORD、LaTeX，飛秋、QQ。
其實主要看下例子就可以了，知道一些基本的模型，我這里也有很多例子，各個學校的講座都有要的話直接向我要...>>

問題三：怎么建立一個好的數學模型？ 一個好的數學模型，首先應該是可以把所提問題解決的，只有能解決問題的模型才是好的模型。其次，就在于模型的創造性，創造性并不是說你非得自己找出個新的方法或者算法來，而是即使你用的是久的算法，但是你用在一個新的領域，并且很好的解決了問題，具有很好的適應性，那樣就是一個好的數學模型。注意，數學模型可能是公式，也可能是某種算法，當然也可能是圖表類的東西。

問題四：數學建模的一般步驟是什么？？ 模型準備
了解問題的實際背景，明確其實際意義，掌握對象的各種信息。以數學思想來包容問題的精髓，數學思路貫穿問題的全過程，進而用數學語言來描述問題。要求符合數學理論，符合數學習慣，清晰準確。
模型假設
根據實際對象的特征和建模的目的，對問題進行必要的簡化，并用精確的語言提出一些恰當的假設。
模型建立
在假設的基礎上，利用適當的數學工具來刻劃各變量常量之間的數學關系，建立相應的數學結構（盡量用簡單的數學工具）。
模型求解
利用獲取的數據資料，對模型的所有參數做出計算（或近似計算）。
模型分析
對所要建立模型的思路進行闡述，對所得的結果進行數學上的分析。
模型檢驗
將模型分析結果與實際情形進行比較，以此來驗證模型的準確性、合理性和適用性。如果模型與實際較吻合，則要對計算結果給出其實際含義，并進行解釋。如果模型與實際吻合較差，則應該修改假設，再次重復建模過程。
模型應用與推廣
應用方式因問題的性質和建模的目的而異。而模型的推廣就是在現有模型的基礎上對模型有有一個更加全面，考慮更符合現實情況都適用的模型。

問題五：支北是什么? 5分 福州話里是臟話也..
形容女人的....

問題六：常見的建立數學模型的方法有哪幾種 ―般說來建立數學模型的方法大體上可分為兩大類、一類是機理分析方法,一類是測試分析方法．機理分析是根據對現實對象特性的認識、分析其因果關系,找出反映內部機理的規律,建立的模型常有明確的物理或現實意義

—般說來建立數學模型的方法大體上可分為兩大類、一類是機理分析方法，一類是測試分析方法．機理分析是根據對現實對象特性的認識、分析其因果關系，找出反映內部機理的規律,建立的模型常有明確的物理或現實意義.

模型準備 首先要了解問題的實際背景，明確建模的目的搜集建模必需的各種信息如現象、數據等，盡量弄清對象的特征,由此初步確定用哪一類模型，總之是做好建模的準備工作．情況明才能方法對，這一步一定不能忽視，碰到問題要虛心向從事實際工作的同志請教，盡量掌握第一手資料.

模型假設 根據對象的特征和建模的目的，對問題進行必要的、合理的簡化，用精確的語言做出假設，可以說是建模的關鍵一步．一般地說，一個實際問題不經過簡化假設就很難翻譯成數學問題，即使可能，也很難求解．不同的簡化假設會得到不同的模型．假設作得不合理或過份簡單，會導致模型失敗或部分失敗，于是應該修改和補充假設；假設作得過分詳細，試圖把復雜對象的各方面因素都考慮進去，可能使你很難甚至無法繼續下一步的工作．通常，作假設的依據，一是出于對問題內在規律的認識，二是來自對數據或現象的分析，也可以是二者的綜合．作假設時既要運用與問題相關的物理、化學、生物、經濟等方面的知識，又要充分發揮想象力、洞察力和判斷力，善于辨別問題的主次，果斷地抓住主要因素，舍棄次要因素，盡量將問題線性化、均勻化．經驗在這里也常起重要作用．寫出假設時，語言要精確，就象做習題時寫出已知條件那樣．
模型構成 根據所作的假設分析對象的因果關系，利用對象的內在規律和適當的數學工具，構造各個量(常量和變量)之間的等式(或不等式)關系或其他數學結構．這里除需要一些相關學科的專門知識外，還常常需要較廣闊的應用數學方面的知識，以開拓思路.當然不能要求對數學學科門門精通,而是要知道這些學科能解決哪一類問題以及大體上怎樣解決．相似類比法，即根據不同對象的某些相似性，借用已知領域的數學模型，也是構造模型的一種方法．建模時還應遵循的一個原則是，盡量采用簡單的數學工具，因為你建立的模型總是希望能有更多的人了解和使用,而不是只供少數專家欣賞.

模型求解 可以采用解方程、畫圖形、證明定理、邏輯運算、數值計算等各種傳統的和近代的數學方法，特別是計算機技術．
模型分析 對模型解答進行數學上的分析，有時要根據問題的性質分析變量間的依賴關系或穩定狀況，有時是根據所得結果給出數學上的預報，有時則可能要給出數學上的最優決策或控制，不論哪種情況還常常需要進行誤差分析、模型對數據的穩定性或靈敏性分析等．
模型檢驗 把數學上分析的結果翻譯回到實際問題，并用實際的現象、數據與之比較，檢驗模型的合理性和適用性．這一步對于建模的成敗是非常重要的，要以嚴肅認真的態度來對待．當然，有些模型如核戰爭模型就不可能要求接受實際的檢驗了．模型檢驗的結果如果不符合或者部分不符合實際，問題通常出在模型假設上，應該修改、補充假設，重新建模．有些模型要經過幾次反復，不斷完善，直到檢驗結果獲得某種程度上的滿意．
模型應用 應用的方式自然取決于問題的性質和建模的目的，這方面的內容不是本書討論的范圍。
應當指出，并不是所有建模過程都要經過這些步驟，有時各步驟之間的界限也不那么分明．建模時不應拘泥于形式上的按部就班，本書的建模實例就采取了靈活的表述方式

引言
數學建模是一種將實際問題抽象為數學模型，并利用數學方法進行求解的方法。它在現代科學、工程和經濟等領域中得到了廣泛應用。數學建模模型解題法是指通過數學建模的過程，將實際問題轉化為數學模型，并采用適當的數學方法進行求解的方法。本文將介紹數學建模模型解題法的操作步驟和應用實例。
操作步驟
步驟一：問題理解和分析
在解決實際問題之前，首先需要對問題進行充分的理解和分析。這包括確定問題的背景、目標和約束條件，以及收集相關的數據和信息。
步驟二：建立數學模型
根據問題的特點和要求，選擇合適的數學模型。數學模型可以是代數方程、微分方程、優化模型等。在建立數學模型時，需要將實際問題中的各種變量和參數用數學符號表示，并建立相應的數學關系。
步驟三：模型求解
根據建立的數學模型，采用適當的數學方法進行求解。常用的數學方法包括數值計算、符號計算、優化算法等。根據具體情況選擇合適的方法，并進行相應的計算和分析。
步驟四：模型驗證和評估
對求解得到的結果進行驗證和評估。驗證是指通過實際數據和實驗結果來檢驗模型的準確性和可靠性。評估是指對模型的優劣進行評價，包括模型的適用性、穩定性和可行性等方面。
步驟五：結果解釋和應用
對求解得到的結果進行解釋和應用。將數學模型的結果轉化為實際問題的解釋和應用，為決策提供科學依據。
應用實例
實例一：物流配送問題
假設有一家物流公司需要安排貨物的配送路線，以使得總配送成本最小。根據問題的要求，可以建立一個優化模型，其中包括貨物的數量、配送距離、配送時間等變量。通過對模型進行求解，可以得到最優的配送路線和成本。
實例二：股票投資問題
假設有一位投資者想要選擇合適的股票進行投資，以獲得最大的收益。根據問題的要求，可以建立一個數學模型，其中包括股票的價格、收益率、風險等變量。通過對模型進行求解，可以得到最優的投資組合和預期收益。