如题所述
数学建模方法的分类如下：
1. 经验模型：基于观察数据点，利用经验公式或函数来描述现象和预测趋势。
2. 微积分模型：借助微积分理论中的数、积分、微分方程等工具进行建模分析。
3. 概率统计模型：运用概率统计理论中的概率分布、随机过程、假设检验等工具对不确定性进行建模和分析。
4. 最优化模型：通过建立目标函数及其约束条件，寻求使目标函数最优化的决策变量值。
5. 数据挖掘模型：利用机器学习等技术对大规模数据进行分析，挖掘内在联系和规律，转化为有效模型。
6. 系统动力学模型：分析系统内部各因素之间的关系与作用方式，建立系统动态行为的定量模型。
7. 分形模型：依据分形理论，如将系统中的部分细节视为整体特征的缩微镜效应，建立自相似或自适应模型。
8. 人工神经网络模型：模拟人类大脑神经元学习能力，通过数据训练获取系统特性和规律。
9. 博弈论模型：基于博弈论，建立参与者策略与收益的数学模型，分析各方在博弈中的最佳决策。
10. 非平衡态统计物理模型：应用非平衡统计物理学方法研究具有涨落、噪声、动力学失衡等特性的复杂系统。
11. 离散事件模型：以事件为中心，将系统演化分解为离散事件，建立计算机模拟模型。
12. 混沌理论模型：利用混沌理论研究物理系统和非线性动力学系统，采用常微分方程和随机微分方程建模。
13. 分布式参数系统：通过偏微分方程研究依赖于位置或空间的系统，如传热、流体力学、电力等。
14. 偏微分方程模型：建立偏微分方程描述物理现象，如热传递、电磁场、弹性等，广泛应用于工程领域。
15. 经济学模型：运用经济学理论和方法预测市场行为、政策影响、扩张潜力等，进行风险评估与决策分析。
16. 社会学模型：基于社会学理论和统计数据，构建数学模型分析社会现象规律和趋势。
17. 生物医学模型：应用生物医学知识和技术，建立生物医学系统模型，如计算机模拟人体器官功能等。
1. 经验模型：基于观察数据点，利用经验公式或函数来描述现象和预测趋势。
2. 微积分模型：借助微积分理论中的数、积分、微分方程等工具进行建模分析。
3. 概率统计模型：运用概率统计理论中的概率分布、随机过程、假设检验等工具对不确定性进行建模和分析。
4. 最优化模型：通过建立目标函数及其约束条件，寻求使目标函数最优化的决策变量值。
5. 数据挖掘模型：利用机器学习等技术对大规模数据进行分析，挖掘内在联系和规律，转化为有效模型。
6. 系统动力学模型：分析系统内部各因素之间的关系与作用方式，建立系统动态行为的定量模型。
7. 分形模型：依据分形理论，如将系统中的部分细节视为整体特征的缩微镜效应，建立自相似或自适应模型。
8. 人工神经网络模型：模拟人类大脑神经元学习能力，通过数据训练获取系统特性和规律。
9. 博弈论模型：基于博弈论，建立参与者策略与收益的数学模型，分析各方在博弈中的最佳决策。
10. 非平衡态统计物理模型：应用非平衡统计物理学方法研究具有涨落、噪声、动力学失衡等特性的复杂系统。
11. 离散事件模型：以事件为中心，将系统演化分解为离散事件，建立计算机模拟模型。
12. 混沌理论模型：利用混沌理论研究物理系统和非线性动力学系统，采用常微分方程和随机微分方程建模。
13. 分布式参数系统：通过偏微分方程研究依赖于位置或空间的系统，如传热、流体力学、电力等。
14. 偏微分方程模型：建立偏微分方程描述物理现象，如热传递、电磁场、弹性等，广泛应用于工程领域。
15. 经济学模型：运用经济学理论和方法预测市场行为、政策影响、扩张潜力等，进行风险评估与决策分析。
16. 社会学模型：基于社会学理论和统计数据，构建数学模型分析社会现象规律和趋势。
17. 生物医学模型：应用生物医学知识和技术，建立生物医学系统模型，如计算机模拟人体器官功能等。
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