现在数学模型还没有一个统一的准确的定义，因为站在不同: 的角度可以有不同的定义。不过我们可以给出如下定义。: "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、简化的结构。" : 具体来说，数学模型就是为了某种目的，用字母、数学及其它:数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图象、框图等描述客观事物的特征及其内在联系的数学结构表达式。那么，小编就来给大家分享一些数学建模方法及应用的建议吧!
在分析建模思路的过程中，我们认为要分两步来实现这个终极的目标，首先要求解出各商区内理想的超市数量，可以用目标规划实现。然后根据各类型超市的商圈范围具体设置各超市的位置。这样下来，我们要做什么工作，用什么方法就基本清楚了，下面的工作就是具体实现的问题了。目标建模方法还有一个优点是便于写论文，可以提前设计结果的表现形式，比如这道问题中，我就提前设计好了表现结果的表格，告诉编程的队友，结果放在这个表格中，这样他编程也有了目标。
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2方法一:拟合与插值方法
(给出一批数据点，确定满足特定要求的曲线或者曲面，从而反映对象整体的变化趋势): matlab可以实现一元函数，包括多项式和非线性函数的拟合以及多元函数的拟合，即回归分析，从而确定函数; 同时也可以用matlab实现分段线性、多项式、样条以及多维插值。
3方法二:数据处理算法
我们通常会遇到大量的数据需要处理， 而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab作为工具。
数据拟合在数学建模比赛中中有应用，与图形处理有关的问题很多与拟合有关系，一个例子就是98年数学建模美国赛A题，生物组织切片的三维插值处理，94年A题逢山开路，山体海拔高度的插值计算，还有吵的沸沸扬扬可能会考的“非典”问题也要用到数据拟合算法，观察数据的走向进行处理。此类问题在 MATLAB 中有很多现成的函数可以调用，熟悉MATLAB，这些方法都能游刃有余的用好。
4方法三: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)。
以上就是一些数学建模方法及应用的相关建议了，希望对大家有所帮助!
