在我们的生活中让人感动的日子总是那些一心一意为了一个目标而努力奋斗的日子，哪怕是为了一个卑微的目标而奋斗也是值得我们骄傲的，因为无数卑微的目标累积起来可能就是一个伟大的成就。数学建模就是应用数学知识将实际问题抽象成为数学模型进而对其进行求解的过程。那么，小编就来给大家分享一些数学建模方法应用的建议吧!
数学建模中常用的方法:类比法、二分法、差分法、变分法、图论法、层次分析法、数据拟合法、回归分析法、数学规划(线性规划，非线性规划，整数规划，动态规划，目标规划)、机理分析、排队方法、对策方法、决策方法、模糊评判方法、时间序列方法、灰色理论方法、现代优化算法(禁忌搜索算法，模拟退火算法，遗传算法，神经网络)。这些方法可以解一些模型:优化模型、微分方程模型、统计模型、概率模型、图论模型、决策模型。
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2方法一:回归分析
对具有相关关系的现象，根据其关系形态，选择一个合适的数学模型，用来近似地表示变量间的平均变化关系的一种统计方法 (一元线性回归、多元线性回归、非线性回归)，回归分析在一组数据的基础上研究这样几个问题:建立因变量与自变量之间的回归模型(经验公式);对回归模型的可信度进行检验;判断每个自变量对因变量的影响是否显著;判断回归模型是否适合这组数据;利用回归模型对进行预报或控制。相对应的有 线性回归、多元二项式回归、非线性回归。
3方法二:逐步回归分析
从一个自变量开始，视自变量作用的显著程度，从大到地依次逐个引入回归方程:当引入的自变量由于后面变量的引入而变得不显著时，要将其剔除掉;引入一个自变量或从回归方程中剔除一个自变量，为逐步回归的一步;对于每一步都要进行值检验，以确保每次引入新的显著性变量前回归方程中只包含对作用显著的变量;这个过程反复进行，直至既无不显著的变量从回归方程中剔除，又无显著变量可引入回归方程时为止。(主要用SAS来实现，也可以用matlab软件来实现)。
4方法三:聚类分析
所研究的样本或者变量之间存在程度不同的相似性，要求设法找出一些能够度量它们之间相似程度的统计量作为分类的依据，再利用这些量将样本或者变量进行分类。系统聚类分析—将n个样本或者n个指标看成n类，一类包括一个样本或者指标，然后将性质最接近的两类合并成为一个新类，依此类推。最终可以按照需要来决定分多少类，每类有多少样本(指标)。
以上就是一些数学建模方法应用的相关建议了，希望对大家有所帮助!