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数学建模模型(数学建模怎么建立模型)
发布时间：2023-10-29 00:51:21 admin 阅读:59
1、用以下几种方法的一种或几种结合使用、湿法分析直读光谱(OES)，电感耦合等离子体放射光谱(ICP-AES)，电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)，原子吸收光谱(AAS)。
2、量化模型，是把数理统计学应用于科学数据，以使数理统计学构造出来的模型得到经验上的支持，并获得数值结果。
3、这种分析是基于理论与观察的并行发展，而理论与观测又通过适当的推断方法而得以联系。
4、如果把证券市场看作一个病人的话，每个投资者就是医生。
5、但中医与西医的诊疗方法不同，中医是望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，定性程度上大一些。
6、西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药。
7、量化投资更像是西医，依靠模型判断，模型对于定量投资者的作用就像CT机对于医生的作用。
8、在每一天的投资运作之前，投资者会先用模型对整个市场进行一次全面的检查和扫描，然后根据检查和扫描结果做出投资决策。
9、被尊为“股神”的沃伦.巴菲特，他在过去的40年间，平均每年的收益率21%左右，而期间标准普尔500指数年均增长率是10%左右，他的收益只是指数的二倍。
10、因为他注重的是长线操作的定性投资，只靠个人的经验和智慧来判断买卖股票。
11、而美国对冲基金经理、哈佛大学数学教授詹姆斯.西蒙斯，他所管理的大奖章基金是从1989年到2006年的17年间，平均每年的收益率到了5%，是股神巴菲特的近2倍。
二、数学建模论文写作的简单步骤1、首页是数学建模竞赛承诺书。。
2、第二页是编号专用页，和首页一样，比赛时不要改动就好，平时训练时不需要管它们。。
3、第三页是题目+摘要+关键词。从这一页起开始编页码。一、题目，黑体不加粗三号居中。二，摘要，黑体不加粗四号居中，摘要正文是小四号。叙述问题的意义和目的，给出模型，解决方法，具体结果等。三、关键词，用到的模型、方法的名称，以及你们的亮点。（摘要很重要！！一定要好好写，把队伍的优势都写出来。填满一页纸。）。
4、第四页开始是论文正文。大致分为问题重述、问题分析、模型假设、符号说明、模型建立及求解、模型检验、模型评价、模型推广、参考文献、附录。不要目录！！小标题是黑体四号，正文是小四。。
5、问题重述写写题目背景以及对题目的理解，也可以把题目分成几个小问题。最好不要直接复制原文啦。。
6、问题分析对每个问题进行理解、分析、给出解决办法以及所用到的模型。。
7、模型假设通过合理化的假设是复杂的问题简单化，注意要验证假设的合理性。。
8、符号说明对建模及编程所用到的符号一一说明。。
9、模型建立及求解模型要明确，思路要清晰，就是让人一看就能看懂的那种。求解过程要写出来。。
10、模型检验把结果带回实际问题，验证其合理性及适应性。主要有灵敏度分析、误差分析等。。
11、模型评价与推广模型的优缺点、改进方法以及实际用途。。
12、参考文献这个格式还是值得注意的。具体看图片，或者单独搜一下。。
13、附录程序以及一些图表、数据等等。。
14、除去程序最好20页左右，程序页数不限。提交时还涉及到md5码啥的，不详述了。论文里一定不要有关个人身份信息的字眼。。
15、这里讲的太简单了，去网上搜一个近年的模版看看吧。。
三、数学建模怎么做?1、首先，我们必须要了解问题的实际背景，明确建模的目的，收集必要的信息如现象，数据等，尽量弄清对象的主要特征形成一个比较清晰的“问题”，由此来初步确定用哪一类模型。。
2、模型假设根据对象的特征和建模目的，抓住问题的本质，忽略次要因素，做出必要的、合理的简化假设。对于建模的成败这是非常重要和困难的一步。假设做得不和合理或太简单，会导致错误的或无用的模型。假设作得过分详细，试图把复杂对象得总舵因素都考虑进去，会使你很难或无法继续下一步的工作哦。常常需要在合理和简化之间做出恰当的折中。通常，做假设的依据，一是处于对问题内在规律的认识，二是来自对现象、数据的分析，以及二者的综合。想象力、洞察力、判断力以及经验，在模型假设中起着重要作用。
3、根据所作的假设，用数学的语言、fua+hao描述对象的内在规律，简历包含常量、变量等的数学模型，如优化模型、微分方程模型、差分方程模型、图的模型等，这里除了需要一些相关学科的专门知识外，还常常需要较为广阔地应用数学方面的知识，要善于发挥想象力，注意使用类比法，分析对象与熟悉的其他对象的共性，借用已有的模型。建模时还应遵循的一个原则是：尽量采用简单的数学工具，因为你的模型总是希望更多的人了解和使用，而不是只供少数专家欣赏。。
4、可以采用解方程、画图形、优化方法、数值计算、统计分析等各种数学方法，特别是数学软件和计算机技术。。
5、对求解结果进行数学上的分析，如结果的误差分析、统计分析、模型对数据的灵敏性分析、对假设的强健性分析等。。
6、把求解和分析结果翻译回到实际问题，与实际的现象、数据比较、检验模型的合理性和适用性，如果结果与实际不符，问题常常出现在模型假设上，应当修改，补充假设，重新建模。。
7、应用的方式与问题性质、建模目的以及最终得结果有关。。
8、数学模型分类按应用领域分类：生物学数学模型医学数学模型地质学数学模型气象学数学模型经济学数学模型社会学数学模型物理学数学模型化学数学模型。
9、天文学数学模型工程学数学模型管理学数学模型。
10、按是否考虑随机因素分类：确定性模型随机性模型按是否考虑模型的变化分类：静态模型动态模型按应用离散方法或连续方法分类：离散模型连续模型。
11、按建立模型的数学方法分类：几何模型微分方程模型图论模型规划论模型马氏链模型。
12、亲，这是我目前为您整理的资料，不知对您是否有所帮助？。
13、亲，这个截图不是很清晰哦！。
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四、数学建模如何建立模型?1、问题数学建模怎么做啊？刚参加完九月份的全国大学生数学建模竞赛。
2、一份基本的的数学建模论文要包含以下几个方面、摘要，问题的背景与提出，问题的分析，模型的假设，符号说明，模型的建立与求解，模型的评价与推广，参考文献。
3、正规的数学建模论文篇幅一般在20页以上。
4、考虑到你读初老师的要求不会这么高，而且你的能力应该还有所欠缺。
5、我的建议为你按照自己实际情况选择一个有一定挑战性的题目，题目的性质类似于应用题，但又和普通的应用题不同，可以没有确定答案，针对问题本身做一些分析和探讨，最好能和实际相结合。
6、要注意的是假设要合理，要有数学模型(包括一些方程，不等式等)，要有分析思路，并且要对自己建立的模型进行优缺点评价，最好能做相应推广。
7、问题什么是数学模型？数学建模的一般步骤是什么？数学建模需要具备哪些能力和知识？答的好悬赏加100分数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践.即通过抽象、简化、假设、引进变量等处理过程后,将实际问题用数学方式表达,建立起数学模型,然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解.数学建模将各种知识综合应用于解决实际问题中,是培养和提高学生应用所学知识分析问题、解决问题的能力的必备手段之数学建模的一般方法和步骤建立数学模型的方法和步骤并没有一定的模式,但一个理想的模型应能反映系统的全部重要特征、模型的可靠性和模型的使用性.建模的一般方法、机理分析、根据对现实对象特性的认识,分析其因果关系,找出反映内部机理的规律,所建立的模型常有明确的物理或现实意义.测试分析方法、将研究对象视为一个“黑箱”系统,内部机理无法直接寻求,通过测量系统的输入输出数据,并以此为基础运用统计分析方法,按照事先确定的准则在某一类模型中选出一个数据拟合得最好的模型.测试分析方法也叫做系统辩识.将这两种方法结合起来使用,即用机理分析方法建立模型的结构,用系统测试方法来确定模型的参数,也是常用的建模方法.在实际过程中用那一种方法建模主要是根据我们对研究对象的了解程度和建模目的来决定.机理分析法建模的具体步骤大致如下、实际问题通过抽象、简化、假设,确定变量、参数。
8、建立数学模型并数学、数值地求解、确定参数。
9、用实际问题的实测数据等来检验该数学模型。
10、符合实际,交付使用,从而可产隐源生经济、社会效益。
11、不符合实际,重新建模.数学灶脊态模型的分类、按研究方法和对象的数学特征分、初等模型、几何模型、优化模型、微分方程模型、图论模型、逻辑模型、稳定性模型、统计模型等.按研究对象的实际领域(或所属学科)分、人口模型、交通模型、环境模型、生态模型、生理模型、城镇规划模型、水资源模型、污染模型、经济模型、社会模型等.数学建模需要丰富的数学知识,涉及到高等数学,离散数学,线性代数,概率统计,复变函数等等基本的数学知识.同时,还要有广泛的兴趣,较强的逻辑思维能力,以及语言表达能力等等.参加数学建模竞赛需知道的内容全国大学生数学建模竞赛数学建模的方法及一般步骤重要的数学模型及相应案例分析线性规划模型及经济模型案例分析层次分析模型及管理模型案例分析统计回归模型及案例分析图论模型及案例分析微分方程模型及案例分析相关软件Matlab软件及编程。
12、Lingo软件。
13、Lindo软件。
14、数模十大常用算法蒙特卡罗算法。
15、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。
16、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。
17、图论算法。
18、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。
19、最优化理论的三大非经典算法。
20、网格算法和穷举法。
21、一些连续数据离散化方法。
22、数值分析算法。
23、图象处理算法。
24、如何查阅资料如何写作论文如何组织队伍、团队精神，配合良好，不断的提出问题和解决问题。
25、如何才能获奖、比较完整，有几处创新点。
26、野衡如何信息处理、WORD、LaTeX，飞秋、QQ。
27、其实主要看下例子就可以了，知道一些基本的模型，我这里也有很多例子，各个学校的讲座都有要的话直接向我要...>>问题怎么建立一个好的数学模型？一个好的数学模型，首先应该是可以把所提问题解决的，只有能解决问题的模型才是好的模型。
28、其次，就在于模型的创造性，创造性并不是说你非得自己找出个新的方法或者算法来，而是即使你用的是久的算法，但是你用在一个新的领域，并且很好的解决了问题，具有很好的适应性，那样就是一个好的数学模型。
29、注意，数学模型可能是公式，也可能是某种算法，当然也可能是图表类的东西。
30、问题数学建模的一般步骤是什么？？模型准备了解问题的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。
31、以数学思想来包容问题的精髓，数学思路贯穿问题的全过程，进而用数学语言来描述问题。
32、要求符合数学理论，符合数学习惯，清晰准确。
33、模型假设根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。
34、模型建立在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量常量之间的数学关系，建立相应的数学结构(尽量用简单的数学工具)。
35、模型求解利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算(或近似计算)。
36、模型分析对所要建立模型的思路进行阐述，对所得的结果进行数学上的分析。
37、模型检验将模型分析结果与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。
38、如果模型与实际较吻合，则要对计算结果给出其实际含义，并进行解释。
39、如果模型与实际吻合较差，则应该修改假设，再次重复建模过程。
40、模型应用与推广应用方式因问题的性质和建模的目的而异。
41、而模型的推广就是在现有模型的基础上对模型有有一个更加全面，考虑更符合现实情况都适用的模型。
42、问题支北是什么?5分福州话里是脏话也..形容女人的....问题常见的建立数学模型的方法有哪几种―般说来建立数学模型的方法大体上可分为两大类、一类是机理分析方法,一类是测试分析方法．机理分析是根据对现实对象特性的认识、分析其因果关系,找出反映内部机理的规律,建立的模型常有明确的物理或现实意义。
五、数学建模怎么做?1、首先，我们必须要了解问题的实际背景，明确建模的目的，收集必要的信息如现象，数据等，尽量弄清对象的主要特征形成一个比较清晰的“问题”，由此来初步确定用哪一类模型。。
2、模型假设根据对象的特征和建模目的，抓住问题的本质，忽略次要因素，做出必要的、合理的简化假设。对于建模的成败这是非常重要和困难的一步。假设做得不和合理或太简单，会导致错误的或无用的模型。假设作得过分详细，试图把复杂对象得总舵因素都考虑进去，会使你很难或无法继续下一步的工作哦。常常需要在合理和简化之间做出恰当的折中。通常，做假设的依据，一是处于对问题内在规律的认识，二是来自对现象、数据的分析，以及二者的综合。想象力、洞察力、判断力以及经验，在模型假设中起着重要作用。
3、根据所作的假设，用数学的语言、fua+hao描述对象的内在规律，简历包含常量、变量等的数学模型，如优化模型、微分方程模型、差分方程模型、图的模型等，这里除了需要一些相关学科的专门知识外，还常常需要较为广阔地应用数学方面的知识，要善于发挥想象力，注意使用类比法，分析对象与熟悉的其他对象的共性，借用已有的模型。建模时还应遵循的一个原则是：尽量采用简单的数学工具，因为你的模型总是希望更多的人了解和使用，而不是只供少数专家欣赏。。
4、可以采用解方程、画图形、优化方法、数值计算、统计分析等各种数学方法，特别是数学软件和计算机技术。。
5、对求解结果进行数学上的分析，如结果的误差分析、统计分析、模型对数据的灵敏性分析、对假设的强健性分析等。。
6、把求解和分析结果翻译回到实际问题，与实际的现象、数据比较、检验模型的合理性和适用性，如果结果与实际不符，问题常常出现在模型假设上，应当修改，补充假设，重新建模。。
7、应用的方式与问题性质、建模目的以及最终得结果有关。。
8、数学模型分类按应用领域分类：生物学数学模型医学数学模型地质学数学模型气象学数学模型经济学数学模型社会学数学模型物理学数学模型化学数学模型。
9、天文学数学模型工程学数学模型管理学数学模型。
10、按是否考虑随机因素分类：确定性模型随机性模型按是否考虑模型的变化分类：静态模型动态模型按应用离散方法或连续方法分类：离散模型连续模型。
11、按建立模型的数学方法分类：几何模型微分方程模型图论模型规划论模型马氏链模型。
12、亲，这是我目前为您整理的资料，不知对您是否有所帮助？。
13、亲，这个截图不是很清晰哦！。
14、亲，这是我目前为您整理的资料，不知对您是否有所帮助？。
六、有谁可以告诉我建模是怎么一回事？函数怎么建立模型呀？1、首先，我们必须要了解问题的实际背景，明确建模的目的，收集必要的信息如现象，数据等，尽量弄清对象的主要特征形成一个比较清晰的“问题”，由此来初步确定用哪一类模型。
七、创新的数学模型是如何产生的？1、数学建模就是用数学语言描述实际现象的过程。
2、这里的实际现象既包涵具体的自然现象比如自由落体现象，也包涵抽象的现象比如顾客对某种商品所取的价值倾向。
3、这里的描述不但包括外在形态，内在机制的描述，也包括预测，试验和解释实际现象等内容。
4、我们也可以这样直观地理解这个概念、数学建模是一个让纯粹数学家(指只懂数学不懂数学在实际中的应用的数学家)变成物理学家，生物学家，经济学家甚至心理学家等等的过程。
5、数学模型一般是实际事物的一种数学简化。
6、它常常是以某种意义上接近实际事物的抽象形式存在的，但它和真实的事物有着本质的区别。
7、要描述一个实际现象可以有很多种方式，比如录音，录像，比喻，传言等等。
8、为了使描述更具科学性，逻辑性，客观性和可重复性，人们采用一种普遍认为比较严格的语言来描述各种现象，这种语言就是数学。
9、使用数学语言描述的事物就称为数学模型。
10、有时候我们需要做一些实验，但这些实验往往用抽象出来了的数学模型作为实际物体的代替而进行相应的实验，实验本身也是实际操作的一种理论替代。
11、数学是研究现实世界数量关系和空间形式的科学，在它产生和发展的历史长河中，一直是和各种各样的应用问题紧密相关的。
12、数学的特点不仅在于概念的抽象性、逻辑的严密性，结论的明确性和体系的完整性，而且在于它应用的广泛性，进入20世纪以来，随着科学技术的迅速发展和计算机的日益普及，人们对各种问题的要求越来越精确，使得数学的应用越来越广泛和深入，特别是在即将进入21世纪的知识经济时代，数学科学的地位会发生巨大的变化，它正在从国或经济和科技的后备走到了前沿。
13、经济发展的全球化、计算机的迅猛发展，数学理伦与方法的不断扩充使得数学已经成为当代高科技的一个重要组成部分和思想库，数学已经成为一种能够普遍实施的技术。
14、培养学生应用数学的意识和能力已经成为数学教学的一个重要方面。
15、应用数学去解决各类实际问题时，建立数学模型是十分关键的一步，同时也是十分困难的一步。
16、建立教学模型的过程，是把错综复杂的实际问题简化、抽象为合理的数学结构的过程。
17、要通过调查、收集数据资料，观察和研究实际对象的固有特征和内在规律，抓住问题的主要矛盾，建立起反映实际问题的数量关系，然后利用数学的理论和方法去分折和解决问题。
18、这就需要深厚扎实的数学基础，敏锐的洞察力和想象力，对实际问题的浓厚兴趣和广博的知识面。
19、数学建模是联系数学与实际问题的桥梁，是数学在各个领械广泛应用的媒介，是数学科学技术转化的主要途径，数学建模在科学技术发展中的重要作用越来越受到数学界和工程界的普遍重视，它已成为现代科技工作者必备的重要能力之。
20、为了适应科学技术发展的需要和培养高质量、高层次科技人才，数学建模已经在大学教育中逐步开展，国内外越来越多的大学正在进行数学建模课程的教学和参加开放性的数学建模竞赛，将数学建模教学和竞赛作为高等院校的教学改革和培养高层次的科技人才的个重要方面，现在许多院校正在将数学建模与教学改革相结合，努力探索更有效的数学建模教学法和培养面向21世纪的人才的新思路，与我国高校的其它数学类课程相比，数学建模具有难度大、涉及面广、形式灵活，对教师和学生要求高等特点，数学建模的教学本身是一个不断探索、不断创新、不断完善和提高的过程。
21、为了改变过去以教师为中心、以课堂讲授为主、以知识传授为主的传统教学模式，数学建模课程指导思想是、以实验室为基础、以学生为中心、以问题为主线、以培养能力为目标来组织教学工作。
22、通过教学使学生了解利用数学理论和方法去分折和解决问题的全过程，提高他们分折问题和解决问题的能力。
23、提高他们学习数学的兴趣和应用数学的意识与能力，使他们在以后的工作中能经常性地想到用数学去解决问题，提高他们尽量利用计算机软件及当代高新科技成果的意识，能将数学、计算机有机地结合起来去解决实际问题。
24、数学建模以学生为主，教师利用一些事先设计好问题启发，引导学生主动查阅文献资料和学习新知识，鼓励学生积极开展讨论和辩论，培养学生主动探索，努力进取的学风，培养学生从事科研工作的初步能力，培养学生团结协作的精神、形成一个生动活泼的环境和气氛，教学过程的重点是创造一个环境去诱导学生的学习欲望、培养他们的自学能力，增强他们的数学素质和创新能力，提高他们的数举素质，强调的是获取新知识的能力，是解决问题的过程，而不是知识与结果。
25、接受参加数学建模竞赛赛前培训的同学大都需要学习诸如数理统计、最优化、图论、微分方程、计算方法、神经网络、层次分析法、模糊数学，数学软件包的使用等等“短课程”(或讲座)，用的学时不多，多数是启发性的讲一些基本的概念和方法，主要是靠同学们自己去学，充分调动同学们的积极性，充分发挥同学们的潜能。
26、培训中广泛地采用的讨论班方式，同学自己报告、讨论、辩论，教师主要起质疑、答疑、辅导的作用，竞赛中一定要使用计算机及相应的软件，如Mathemathmatica,Matlab,Mapple，甚至排版软件等。
27、建立概念模型概念是思维的基本单位，是其他思维形式的基础，一类事物的特有属性(本质属性或因有属性)反映在人们的思维中，就形成这类事物的概念。
28、概念模型的建立首先对大量实际生活或提供的问题实际背景进行研究。
29、其次运用比较、分析、综合、概括、分类等思想方法，去掉非本质的东西，用数学语言抽象概括概念模型。
30、最后把概念运用于实际。
31、如建立质数这个概念、首先给学生提供问题的实际背景让学生进行探究。
32、写出12的约数。
33、1的约数有(1)。
34、2的约数有(2)。
35、3的约数有(3)。
36、4的约数有(4)。
37、5的约数有(5)。
38、6的约数有(6)。
39、7的约数有(7)。
40、8的约数有(8)。
41、9的约数有(9)。
42、10的约数有(10)。
43、11的约数有(11)。
44、12的约数有(12)。
45、其次通过分析、比较按照约数多少可以分成三种情况、有一个约数的是有两个约数的是有两个以上约数的是12。
46、去掉非本质的东西再进行概括并用数学语言进行描述、一个数，如果只有1和它本身两个约数，这样的数叫质数(或素数)。
47、这就建立起了质数这个概念的模型。
48、最后把质数概念模型运用于实践，解决实际问题。
49、建立数量关系的模型建立数量关系模型是解决数学应用题的关键。
50、因为数学应用题是由问题的初始状态(已知条件)、目标状态和中间状态(算子)构成的。
51、解应用题就是由初始状态运用数学模型达到目标状态的。
52、例如。
53、要学生解“一辆汽车3小时行210千米，从甲地到乙地需5小时。
54、甲、乙两地相距多少千米？”这类应用题，学生头脑中必须要有“速度×时间=路程”这一数学模型，不然解题就无从下手。
55、“速度×时间=路程”这一模型是怎样建立？时间(小时)速度(千米/小时)路程(千米)1404024080340120(1)从实际背景中初步建立模型、从表格中可以得出、40×1=40(千米)40×2=80(千米)40×3=120(千米)速度时间路程(2)分析、比较、抽象、概括模型、速度×时间=路程(或用符号进行表示VT=S)(3)运用数学模型解决上面的问题、210÷3×5=350(千米)运用上面的方法还可以建立运算的性质、运算方法和几何、函数等数学模型，这里就不一一赘述。
56、由此可见数学模型的思想在小学数学中运用比较广泛，可以说数学学习的过程就是一个建立数学模型的过程，因此在小学学习中掌握建立数学模型的思想、方法是非常必yao。
八、数学建模怎么建立模型？1、数学建模，就是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进行求解，然后根据结果去解决实际问题。
九、数学建模具体有些什么内容？如何进行？1、定义 数学建模是一种数学的思考方法，是运用数学的语言和方法，通过抽象、简化建立能近似刻画并"解决"实际问题的一种强有力的数学手段。
2、数学建模就是用数学语言描述实际现象的过程。
3、这里的实际现象既包涵具体的自然现象比如自由落体现象，也包涵抽象的现象比如顾客对某种商品所取的价值倾向。
4、这里的描述不但包括外在形态，内在机制的描述，也包括预测，试验和解释实际现象等内容。
5、我们也可以这样直观地理解这个概念、数学建模是一个让纯粹数学家(指只懂数学不懂数学在实际中的应用的数学家)变成物理学家，生物学家，经济学家甚至心理学家等等的过程。
6、数学模型一般是实际事物的一种数学简化。
7、它常常是以某种意义上接近实际事物的抽象形式存在的，但它和真实的事物有着本质的区别。
8、要描述一个实际现象可以有很多种方式，比如录音，录像，比喻，传言等等。
9、为了使描述更具科学性，逻辑性，客观性和可重复性，人们采用一种普遍认为比较严格的语言来描述各种现象，这种语言就是数学。
10、使用数学语言描述的事物就称为数学模型。
11、有时候我们需要做一些实验，但这些实验往往用抽象出来了的数学模型作为实际物体的代替而进行相应的实验，实验本身也是实际操作的一种理论替代。
12、数学建模的几个过程 模型准备、了解问题的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。
13、用数学语言来描述问题。
14、模型假设、根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。
15、模型建立、在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量之间的数学关系，建立相应的数学结构。
16、模型求解、利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算(估计)。
17、模型分析、对所得的结果进行数学上的分析。
18、模型检验、将模型分析结果与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。
19、如果模型与实际较吻合，则要对计算结果给出其实际含义，并进行解释。
20、如果模型与实际吻合较差,则应该修改假设，再次重复建模过程。
21、模型应用、应用方式因问题的性质和建模的目的而异。