模型数学模型的分类-Read

数学模型的分类1.按照所用方法分类：如初等数学模型、几何模型、微分方程模型、图论模型、数学规划模型等2.按照应用领域分类：如人口模型、生态模型、交通流量模型、环境模型、城镇规划模型、水资源模型、污染模型、生物学数学模型、医疗数学模型、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、天文学数学模型、工程学数学模型。

3.按照建模目的分类：如描述模型、分析模型、预报模型、决策模型、优化模型、控制模型等。

4.按照表现特点分类：数学模型按是否考虑随机因素的影响分为确定性模型和随机性模型，突变性模型和模糊性模型；按是否考虑时间因素引起的变化分为静态模型和动态模型；按模型基本关系是否是线性分为线性模型和非线性模型；按模型中的变量为离散还是连续的可分为离散模型和连续模型（建模时通常先考虑确定性、静态、线性模型。

连续模型便于利用微积分方法求解，可做理论分析，而离散模型更适合在计算机上做数值计算。

将连续模型离散化，或离散变量视为连续量都是经常采用的处理方法）。

5.按照了解程度分类：可分为白箱模型、灰箱模型、黑箱模型。

白箱主要包括用力学、热学、电学等一些机理比较清楚的学科描述的现象以及相应的工程技术问题，这方面的模型大多已经基本确定，主要研究的是相关优化设计和控制等问题；灰箱主要指生态、气象、经济交通等领域中机理尚不十分清楚的现象，在建立和改善模型方面还需要深入研究；黑箱主要指生命科学和社会科学等领域中一些机理还很不清楚的现象。

现实中，我们描述一个模型往往不是只表达一种属性，而是同时表述多重属性，如确定性线性模型、连续动态模型、非线性数学规划模型等。

初等函数模型模型一般不涉及复杂的机理，研究对象往往是静态的、确定的，通常使用初等数学方法及微积分初步知识即可解决问题。

商品调价问题多步决策问题公平的席位分配量纲分析法建模优化模型在生产活动、经济管理和科学研究中经常遇到各种最大化或最小化问题，如企业生产成本最低，金融证券公司投资收益最大、风险最小，物流公司运输费用最小，工艺流程耗费时间最短，产品设计浪费材料最少，等等。

高中数学模型汇总
数学模型是数学知识在实际问题中的应用，旨在解决实际问题并做出预测。

以下是对一些常见数学模型的简单概述：
1. 线性规划模型：线性规划是在约束条件下，将线性函数优化到最大或最小值的方法。

它在工程、经济和管理等领域中得到广泛应用。

2. 概率模型：概率模型可用于预测未来事件的发生概率。

它包括抛硬币、掷骰子等离散事件，以及连续事件，如测量误差等。

概率模型在风险管理和统计等领域中得到广泛应用。

3. 微积分模型：微积分模型对变化率的研究对于数学知识在经济和物理领域的应用至关重要。

微积分的主要应用场景包括边际成本和收益、曲线图形和函数最大值和最小值等。

4. 差分方程模型：差分方程模型是一种递归函数，通常用于描述指令系统的运行、人口增长、经济增长等过程。

通过分析差分方程模型的行为可以预测未来情况。

5. 统计模型：统计模型通常用于将概率结合起来，以得到更准确的结果预测。

一个著名的统计模型是回归分析，它用于分析自变量和因变量之间的关系。

总的来说，数学模型为实际问题提供了一种有力的工具，以寻找最优解并提供未来预测。

在各个领域的应用都十分广泛。

数学模型的分类有哪些数学模型可以按照不同的方式分类，下面介绍常用的几种．1.按照模型的应用领域(或所属学科)分：如人口模型、交通模型、环境模型、生态模型、城镇规划模型、水资源模型、再生资源利用模型、污染模型等．范畴更大一些则形成许多边缘学科如生物数学、医学数学、地质数学、数量经济学、数学社会学等．2.按照建立模型的数学方法(或所属数学分支)分：如初等数学模型、几何模型、微分方程模型、图论模型、马氏链模型、规划论模型等．按第一种方法分类的数学模型教科书中，着重于某一专门领域中用不同方法建立模型，而按第二种方法分类的书里，是用属于不同领域的现成的数学模型来解释某种数学技巧的应用．在本书中我们重点放在如何应用读者已具备的基本数学知识在各个不同领域中建模．3.按照模型的表现特性又有几种分法：确定性模型和随机性模型取决于是否考虑随机因素的影响．近年来随着数学的发展，又有所谓突变性模型和模糊性模型．静态模型和动态模型取决于是否考虑时间因素引起的变化．线性模型和非线性模型取决于模型的基本关系，如微分方程是否是线性的．离散模型和连续模型指模型中的变量(主要是时间变量)取为离散还是连续的．虽然从本质上讲大多数实际问题是随机性的、动态的、非线性的，但是由于确定性、静态、线性模型容易处理，并且往往可以作为初步的近似来解决问题，所以建模时常先考虑确定性、静态、线性模型．连续模型便于利用微积分方法求解，作理论分析，而离散模型便于在计算机上作数值计算，所以用哪种模型要看具体问题而定．在具体的建模过程中将连续模型离散化，或将离散变量视作连续，也是常采用的方法．4.按照建模目的分：有描述模型、分析模型、预报模型、优化模型、决策模型、控制模型等．5.按照对模型结构的了解程度分：有所谓白箱模型、灰箱模型、黑箱模型．这是把研究对象比喻成一只箱子里的机关，要通过建模来揭示它的奥妙．白箱主要包括用力学、热学、电学等一些机理相当清楚的学科描述的现象以及相应的工程技术问题，这方面的模型大多已经基本确定，还需深入研究的主要是优化设计和控制等问题了．灰箱主要指生态、气象、经济、交通等领域中机理尚不十分清楚的现象，在建立和改善模型方面都还不同程度地有许多工作要做．至于黑箱则主要指生命科学和社会科学等领域中一些机理(数量关系方面)很不清楚的现象．有些工程技术问题虽然主要基于物理、化学原理，但由于因素众多、关系复杂和观测困难等原因也常作为灰箱或黑箱模型处理．当然，白、灰、黑之间并没有明显的界限，而且随着科学技术的发展，箱子的“颜色”必然是逐渐由暗变亮的．。

内在规律，做出一些必要的简化假设，还用适当的数学工具，得到的一个数学结构。

2.数学模型的一般步骤：模型准备、模型假设、模型的构成、模型求解、模型分析、模型检验、模型应用。

3.数学建模的过程描述：表述、求解、解释、验证几个阶段。

并且通过这些阶段阶段完成从现实对象到数学模型，再从数学模型到现实兑现的循环。

4.量纲其次原则：以若干物理量为基本量纲，运用物理学公式，对相关的物理问题求解，用数学公式表示一些物理量之间的关系时，公式等号两端必须有相同的量纲。

5.量纲分析：就是利用量纲其次原则建立的物理量之间的数学模型。

6.层次分析法的基本步骤：建立层次结构模型、构造成对比较矩阵、计算权向量并做一致性检验、计算组合权向量并做组合一致性检验。

7.模型的逼真性：即为根据客观事物的特性，作出能真实反映其内部机理，较直观模型的可行性：即根据内部机理的数量规律，通过对数据的测量和统计分析，按照一定准侧做出的与数据拟合最好的模型。

模型的逼真性和可行性相辅相成，只有相互依存，才能使模型构成的更好。

8.（效用函数）无差别曲线：描述甲对物品x和y的偏爱程度，如果占有x1数量的x和y1数量和占有x2的x和y2的y，对甲某来说是同样满足的话，称p2和p1对甲是无差别的。

9.无差别曲线的特点：无差别曲线有无数条、无差别曲线是下凸的、单调的、互不相交的。

10.对无差别曲线做下凸形状作如下解释：当人们占有的x较少时，人们宁愿用较多的△y 换取较少的△x，当人们占有较多的△x时，人们愿意用较多的△x换取较少的△y满足这种特性的曲线是下凸的。

11.数学规划模型属于多元函数的条件极值问题的范围，其决策变量个数n和约束条件个数一般较大，并且最优解往往在可行域的边界上取得，数学规划是解决这类问题的有效方法。

分类：①线性规划②非线性规划③整数规划12.数学建模的重要意义：①在一般工程技术领域，数学建模仍然大有用武之地。

②在高新技术领域，数学模型几乎是必不可少的工具。

强国复兴有我主题征文10篇强国复兴有我主题征文怎么写?历史川流不息，精神世代相传，我们要争做时代的好青年，青春朝气有在，百年仍是少年。

下面是小编为大家搜集整理的关于强国复兴有我主题征文10篇，供大家参考，快来一起看看吧!强国复兴有我主题征文篇1不做旁观者奋斗正当时星星相映，家国礼赞，生逢盛世，使命在肩。

——题记朋友圈被可爱灵动的冰墩墩雪容融刷屏，微博的热搜被冬奥比赛的实时动态占领……数载细致筹备后，北京成为世界上第一个双奥之城；新冠疫情在世界各地横行之时，中国守诺举办了这样一场“绿色、共享、开放、简洁”的冬奥会，让世人为之赞叹，为之震撼。

音容仍略显稚气，但目光坚定自信的中国小将们驰骋冬奥赛场，尽己所能展现风采，为国争光，让五星红旗一次次在北京冬奥的场地高高飘扬，他们跳上领奖台的那一刻，泪水夺目而出，脸颊激动泛红，心脏在紧凑的收缩舒张中毫不吝啬地展示着喜悦。

在家门口的赛场，中国健儿不断刷新着前辈们的记录，突破前所未有的高度……他们从来不言辛苦，却时刻脚踏实地地走在为国效力努力拼搏的道路上，这条路上只有血与汗，从来不曾有泪，不曾有悔。

“只要祖国需要我，我还会在赛场上全力以赴！”这是速滑老将武大靖对五星红旗最真挚的告白。

四年坚守终圆梦，沉着英勇展雄姿。

竞技场的暗流涌动没有挫伤他眼神中的锐气，在沉默中爆发，不做旁观者。

国民新宠谷爱凌的“一夜爆红”，背后是三个月初识滑雪场的深情，是高烧不醒仍吵嚷着要参加比赛的执着，是练习时摔到短暂性失忆仍坚持所爱的勇敢。

年仅十八岁的她不仅包揽国际赛事五十余枚金牌，还凭借超强的自律和缜密的思维考上斯坦福大学，面对外国媒体恶意的政治化评判勇敢回击，成为几乎所有中国青少年的偶像。

并无冬奥参赛经验的她面对中国滑雪项目的落后毫无惧色，不做旁观者，投身冬奥赛事准备工作，以两金一银的完美成绩顺利收官。

百年前的嘉兴南湖红船上，十三名青年热血难凉。

书生意气，挥斥方遒。

“不做旁观者，建设新中国”成为青年们为之奋斗的伟大目标，他们点亮微光，强大的光束把压榨的阴霾照亮。

数学中的模型1. 引言在数学领域中，模型被广泛应用于解决各种实际问题。

模型是数学的抽象表示，能够帮助我们理解和分析现实世界中复杂的现象。

本文将探讨数学中常见的几种模型，并介绍它们的应用领域和解决问题的方法。

2. 线性回归模型线性回归模型是一种最简单、最常见的模型，常用于建立变量之间的线性关系。

在统计学中，线性回归模型用于预测和解释变量之间的关系。

通过拟合一条直线来表示变量之间的线性关系，我们可以根据已知数据预测未知数据的值。

线性回归模型广泛应用于经济学、市场分析等领域。

3. 概率模型概率模型是研究随机变量之间关系的重要工具。

概率模型的基本思想是利用概率理论来描述和分析变量之间的不确定性。

概率模型常用于风险评估、统计推断等问题。

例如，在金融领域，概率模型被广泛应用于股票价格的预测和风险管理。

4. 离散数学模型离散数学模型是研究离散结构和离散运算的数学模型。

离散数学模型在计算机科学和信息技术中有着广泛的应用。

图论和网络优化就是离散数学模型的典型代表。

图论研究顶点和边构成的图的性质和运算规则，网络优化则研究在网络中找到最优解的问题。

5. 动态系统模型动态系统模型是研究具有时间演化规律的系统的数学模型。

动态系统模型广泛应用于物理学、生物学和工程学等领域。

通过建立微分方程或差分方程来描述系统的演化，我们可以预测未来的行为和状态。

在天气预报和经济学中，动态系统模型被用于预测和决策支持。

6. 最优化模型最优化模型是研究如何找到最佳解决方案的数学模型。

最优化模型在运筹学和管理科学中有着广泛的应用。

最优化模型可以帮助我们在众多可行解中找到最优解。

例如，在生产调度和资源分配中，最优化模型可以帮助我们最大化效益或最小化成本。

7. 结论数学中的模型是解决实际问题的有力工具。

无论是线性回归模型、概率模型、离散数学模型、动态系统模型还是最优化模型，它们都在各自的领域发挥着重要作用。

通过建立和分析模型，我们可以更好地理解和解决现实世界中的复杂问题。

分类模型归纳总结在机器学习和数据挖掘领域，分类是一种常见的任务，它旨在根据给定的特征将数据点分为不同的类别。

分类模型是用于解决分类问题的数学模型。

本文将对一些常见的分类模型进行归纳总结，包括逻辑回归、决策树、支持向量机和随机森林等。

一、逻辑回归（Logistic Regression）逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的线性模型。

它通过将输入特征与权重相乘，并通过一个激活函数（如sigmoid函数）将结果映射到[0, 1]的范围内，从而预测样本属于某个类别的概率。

逻辑回归具有简单、高效的特点，适用于二分类问题。

二、决策树（Decision Tree）决策树是一种基于树结构的分类模型。

它通过将特征空间划分为多个矩形区域，每个区域对应一个类别，从而实现对样本进行分类。

决策树具有易解释、易理解的特点，可处理离散和连续特征，并且具备较好的鲁棒性。

三、支持向量机（Support Vector Machine）支持向量机是一种经典的分类模型，通过在特征空间中构造最优超平面，将不同类别的样本分开。

支持向量机可处理线性可分和线性不可分的问题，在高维空间中表现出色，并具有一定的抗噪能力。

四、随机森林（Random Forest）随机森林是一种集成学习方法，由多个决策树组成。

它通过对训练集随机采样，并对每个采样子集构建一个决策树，最终通过投票或平均等方式得到分类结果。

随机森林具有较高的准确性和较好的泛化能力，对于处理高维数据和大规模数据集具有一定优势。

五、朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的概率分类模型。

它假设各个特征之间相互独立，并根据训练数据计算类别的先验概率和特征的条件概率，从而进行分类预测。

朴素贝叶斯分类器简单、高效，并在处理文本分类等领域表现突出。

六、神经网络（Neural Networks）神经网络是一类模拟人脑结构和功能的机器学习模型。

它包含输入层、隐藏层和输出层，通过不同层之间的连接权重进行信息传递和特征提取，最终实现分类任务。

1数学建模概述⏹ 数学模型 ⏹ 数学建模过程 ⏹ 数学建模示例⏹ 建立数学模型的方法和步骤 ⏹数学模型的分类1数学模型模型：是我们对所研究的客观事物有关属性的模拟，它应当具有事物中使我们感兴趣的主要性质，模拟不一定是对实体的一种仿造，也可以是对某些基本属性的抽象。

直观模型： 实物模型，主要追求外观上的逼真。

物理模型：为一定目的根据相似原理构造的模型，不仅可以显示原型的外形或某些特征，而且可以进行模拟试验，间接地研究原型的某些规律。

思维模型，符号模型，数学模型 数学模型：1）近藤次郎（日）的定义：数学模型是将现象的特征或本质给以数学表述的数学关系式。

它是模型的一种。

2）本德（美）的定义：数学模型是关于部分现实世界和为一种特殊目的而作的一个抽象的简化的数学结构。

3）姜启源（中）的定义：是指对于现实世界的某一特定对象，为了某个特定的目的，做出一些必要的简化和假设，运用 适当的数学工具得到一个数学结构。

数学结构：是指数学符号、数学关系式、数学命题、图形图表等，这些基于数学思想与方法的数学问题。

总之，数学模型是对实际问题的一种抽象，基于数学理论和方法，用数学符号、数学关系式、数学命题、图形图表等来刻画客观事物的本质属性与其内在联系。

古希腊时期：“数理是宇宙的基本原理”。

文艺复兴时期：应用数学来阐明现象“进行尝试”。

微积分法的产生，使得数学与世界密切联系起来，用公式、图表、符号反映客观世界越来越广泛，越来越精确。

费马（P.Fermal 1601-1665）用变分法表示“光沿着所需时间最短的路径前进”。

牛顿（Newton 1642-1727）将力学法则用单纯的数学式表达，如，牛顿第二定律：结合开普勒三定律得出万有引力定律航行问题：甲乙两地相距750千米，船从甲到乙顺水航行需30小时，从乙到甲逆水航行需50小时，问船速、水速各多少？用y x ,分别代表船速、水速，可以列出方程解方程组，得221r m m G F =ma F =⎩⎨⎧=⋅-=⋅+75050)(75030)(y x y x 小时）（千米小时）（千米/5/20==y x答：船速、水速分别为20千米/小时、5千米小时。

数学建模常用模型及代码
一.规划模型
1.线性规划
线性规划与非线性规划问题一般都是求最大值和最小值，都是利用最小的有限资源来求最大利益等，一般都利用lingo工具进行求解。

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2.整数规划
求解方式类似于线性规划，但是其决策变量x1,x2等限定都是整数的最优化问题。

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3. 0-1规划
决策变量只能为0或者为1的一类特殊的整数规划。

n个人指派n项工作的问题。

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４.非线性规划
目标函数或者存在约束条件函数是决策变量的非线性函数的最优化问题。

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５.多目标规划
研究多于一个的目标函数在给定区域上的最优化。

把求一个单目标，在此单目标最优的情况下将其作为约束条件再求另外一个目标。

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6.动态规划
运筹学的一个分支。

求解决策过程最优化的过程。

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二. 层次分析法
是一种将定性和定量相结合的，系统化的，层次化的分析方法，主要有机理分析法和统计分析法。

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三.主成分分析
指标之间的相关性比较高，不利于建立指标遵循的独立性原则，指标之间应该互相独立，彼此之间不存在联系。

传送门。

初中数学模型分析大全!数学模型是对实际问题进行数学建模和分析的方法，通过模型能够更好地理解和解决实际问题。

下面是一些常见的初中数学模型分析。

1.几何模型分析几何模型分析是根据实际问题的几何特征建立数学模型，通过几何方法进行分析。

例如，求解正方形的对角线长度、计算圆的面积和周长等。

2.比例模型分析比例模型分析是根据实际问题中的数量比例关系建立数学模型，并通过比例关系进行计算和分析。

例如，求解比例尺、计算物体放大或缩小的尺寸等。

3.图论模型分析图论模型分析是通过图的结构和关系建立数学模型，解决实际问题。

例如，解决城市交通问题、计算网络拓扑结构等。

4.随机模型分析随机模型分析是对实际问题中的随机性进行建模和分析。

例如，通过骰子模型分析掷骰子的概率分布、通过抽样模型分析人口统计数据等。

5.线性规划模型分析线性规划模型分析是通过线性规划方法解决实际问题。

例如，通过线性规划分析最优化问题、资源分配问题等。

6.统计模型分析统计模型分析是根据概率统计理论建立数学模型，并通过统计方法进行分析和推断。

例如，通过回归分析模型分析变量之间的相关性等。

7.最优化模型分析最优化模型分析是通过最优化理论建立数学模型，解决实际问题中的最优化问题。

例如，通过最小二乘法分析数据曲线拟合、通过线性规划分析资源分配问题等。

8.动力系统模型分析动力系统模型分析是根据物体运动的动力学特征建立数学模型，并通过动力学分析解决实际问题。

例如，通过微分方程模型分析弹簧振动、分析物体运动规律等。

总结起来，初中数学模型分析包括几何模型分析、比例模型分析、图论模型分析、随机模型分析、线性规划模型分析、统计模型分析、最优化模型分析和动力系统模型分析等。

通过建立数学模型和使用相应的方法进行分析，可以更好地解决实际问题，并提高数学思维能力和解决问题的能力。

趋势分析和回归分析，线性、对数、多项式、盛幂、指数、移动平均分析有何不同？1 趋势分析法趋势分析法称之趋势曲线分析、曲线拟合或曲线回归，它是迄今为止研究最多，也最为流行的定量预测方法。

它是根据已知的历史资料来拟合一条曲线，使得这条曲线能反映负荷本身的增长趋势，然后按照这个增长趋势曲线，对要求的未来某一点估计出该时刻的负荷预测值。

常用的趋势模型有线性趋势模型、多项式趋势模型、线性趋势模型、对数趋势模型、幂函数趋势模型、指数趋势模型、逻辑斯蒂(logistic)模型、龚伯茨(gompertz)模型等，寻求趋势模型的过程是比较简单的，这种方法本身是一种确定的外推，在处理历史资料、拟合曲线，得到模拟曲线的过程，都不考虑随机误差。

采用趋势分析拟合的曲线，其精确度原则上是对拟合的全区间都一致的。

在很多情况下，选择合适的趋势曲线，确实也能给出较好的预测结果。

但不同的模型给出的结果相差会很大，使用的关键是根据地区发展情况，选择适当的模型。

分析珠海市1995年以来的用电量历史数据，发现具有比较明显的二项式增长趋势，模型曲线为y=0.229565x2-914.8523x+911472.65，利用该模型曲线得到2005年到2010年的用电量水平分别为52.78亿kwh和85.08亿kwh。

拟合曲线如图1所示。

2 回归分析法回归分析法(又称统计分析法)，也是目前广泛应用的定量预测方法。

其任务是确定预测值和影响因子之间的关系。

电力负荷回归分析法是通过对影响因子值(比如国民生产总值、工农业总产值、人口、气候等)和用电的历史资料进行统计分析，确定用电量和影响因子之间的函数关系，从而实现预测。

但由于回归分析中，选用何种因子和该因子系用何种表达式有时只是一种推测，而且影响用电因子的多样性和某些因子的不可测性，使得回归分析在某些情况下受到限制。

对珠海市历年用电量和国内生产总值gdp、人口popu等数据进行分析，求得回归方程为：y=-3.9848+0.0727gdp+0.10307popu，用该模型预测2005年和2010年的用电量水平分别为47.11亿kwh和70.98亿kwh。

数学模型的分类有哪些数学模型可以按照不同的方式分类，下面介绍常用的几种．1.按照模型的应用领域(或所属学科)分：如人口模型、交通模型、环境模型、生态模型、城镇规划模型、水资源模型、再生资源利用模型、污染模型等．范畴更大一些则形成许多边缘学科如生物数学、医学数学、地质数学、数量经济学、数学社会学等．2.按照建立模型的数学方法(或所属数学分支)分：如初等数学模型、几何模型、微分方程模型、图论模型、马氏链模型、规划论模型等．按第一种方法分类的数学模型教科书中，着重于某一专门领域中用不同方法建立模型，而按第二种方法分类的书里，是用属于不同领域的现成的数学模型来解释某种数学技巧的应用．在本书中我们重点放在如何应用读者已具备的基本数学知识在各个不同领域中建模．3.按照模型的表现特性又有几种分法：确定性模型和随机性模型取决于是否考虑随机因素的影响．近年来随着数学的发展，又有所谓突变性模型和模糊性模型．静态模型和动态模型取决于是否考虑时间因素引起的变化．线性模型和非线性模型取决于模型的基本关系，如微分方程是否是线性的．离散模型和连续模型指模型中的变量(主要是时间变量)取为离散还是连续的．虽然从本质上讲大多数实际问题是随机性的、动态的、非线性的，但是由于确定性、静态、线性模型容易处理，并且往往可以作为初步的近似来解决问题，所以建模时常先考虑确定性、静态、线性模型．连续模型便于利用微积分方法求解，作理论分析，而离散模型便于在计算机上作数值计算，所以用哪种模型要看具体问题而定．在具体的建模过程中将连续模型离散化，或将离散变量视作连续，也是常采用的方法．4.按照建模目的分：有描述模型、分析模型、预报模型、优化模型、决策模型、控制模型等．5.按照对模型结构的了解程度分：有所谓白箱模型、灰箱模型、黑箱模型．这是把研究对象比喻成一只箱子里的机关，要通过建模来揭示它的奥妙．白箱主要包括用力学、热学、电学等一些机理相当清楚的学科描述的现象以及相应的工程技术问题，这方面的模型大多已经基本确定，还需深入研究的主要是优化设计和控制等问题了．灰箱主要指生态、气象、经济、交通等领域中机理尚不十分清楚的现象，在建立和改善模型方面都还不同程度地有许多工作要做．至于黑箱则主要指生命科学和社会科学等领域中一些机理(数量关系方面)很不清楚的现象．有些工程技术问题虽然主要基于物理、化学原理，但由于因素众多、关系复杂和观测困难等原因也常作为灰箱或黑箱模型处理．当然，白、灰、黑之间并没有明显的界限，而且随着科学技术的发展，箱子的“颜色”必然是逐渐由暗变亮的．。