数学模型制作？数学建模的做法如下：1.模型准备，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，那么，数学模型制作？一起来了解一下吧。
建立数学模型的方法如下：
1.类比法。
数学建模的过程就是把实际问题经过分析、抽象、概括后，用数学语言、数学概念和数学符号表述成数学问题，而表述成什么样的问题取决于思考者解决问题的意图。
类比法建模一般在具体分析该实际问题的各个因素的基础上，通过联想、归纳对各因素进行分析，并且与已知模型比较，把未知关系化为已知关系，在不同的对象或完全不相关的对象中找出同样的或相似的关系，用已知模型的某些结论类比得到解决该“类似”问题的数学方法，最终建立起解决问题的模型。
2.量纲分析法。
量纲分析是20世纪初提出的在物理领域中建立数学模型的一种方法，它是在经验和实验的基础上，利用物理定律的量纲齐次性，确定各物理量之间的关系。它是一种数学分析方法，通过量纲分析，可以正确地分析各变量之间的关系，简化实验和便于成果整理。
在国际单位制中，有七个基本量：质量、长度、时间、电流、温度、光强度和物质的量，它们的量纲分别为M、L、T、I、H、J和N，称为基本量纲。
量纲分析法常常用于定性地研究某些关系和性质，利用量纲齐次原则寻求物理量之间的关系，在数学建模过程中常常进行无量纲化，无量纲化是根据量纲分析思想，恰当地选择特征尺度将有量纲量化为无量纲量，从而达到减少参数、简化模型的效果。
数学建模的做法如下：
1.模型准备，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因难的一步。
假设做得不和合理或大简单，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。
3.模型构成，根据所作的假设，用数学的语言、fuathao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，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.模型求解可以采用解方程、画图形、优化方法、数值计算、统计分析等各种数学方法，特别是数学和计算机技术。
选择建模分析对象的时候可以从哪几个方面去把握如下：
1、定义目标：在分析数据建模之前，首先要确定自己的目标是什么，有针对性的给出需要实现的一系列目标，为自已建立一个目标标准，以便于找出最优的模型。
2、准备数据：准备数据是建立模型的前期工作，选择数据类型和质量要合适，过滤和剔除不必要的数据，以减少错误，规范化和清洁化数据，有效地提高模型效果和准确性。
3、寻找模型：数据分析建模是一个主客观互动的过程，要正确地给出正确的模型，以覆盖模型的范围，要么自选，要么使用既有的模型，但要清楚的了解模型的优劣方面，深入了解模型。
4、建模有效性验证：完成建模步骤，就需要对模型有效性进行验证。!验证时首先要验证模型的准确性，然后再验证模型的准确性和实用性，最后在它的预测能力上做出评估，以更好地完善模型。
5、改进建模：根据验证的结果，得到不同模型的比较，然后根据需求来进行模型改进模型的改进可以对参数进行调整，可以对模型的算法、代码等进行改进，也可以结合已有的模型来实现模型的优化。
拓展资料：
建模常用方法：
1、类比法：数学建模的过程就是把实际问题经过分析、抽象、概括后，用数学语言、数学概念和数学符号表述成数学问题，而表述成什么样的问题取决于思考者解决问题的意图。
这应该归属于运筹学中的线性规划问题，在WPS表格和excel中可以用规划求解解决。
可以分成以下大概3步。
第一步：建立辅助列，设置规划变量，0--表示不选，1--表示选中；并求出组合结果。如下图：
第二步：设置规划求解约束条件，如下图：
第三步：求解，显示结果
此处数据源中没有合适的组合，无解。
手动调整数据，重新规划求解，显示一下有解的情况，如下图：
数学建模的主要步骤:
第一、模型准备
首先要了解问题的实际背景，明确建模目的，搜集必需的各种信息，尽量弄清对象的特征。
第二、模型假设
根据对象的特征和建模目的，对问题进行必要的、合理的简化，用精确的语言作出假设，是建
模至关重要的一步。如果对问题的所有因素一概考虑，无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为，所以
高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力，善于辨别主次，而且为了使处理方法简单，应
尽量使问题线性化、均匀化。
第三、模型构成
根据所作的假设分析对象的因果关系，利用对象的内在规律和适当的数学，构造各个量间
的等式关系或其它数学结构。这时，我们便会进入一个广阔的应用数学天地，这里在高数、概率老
人的膝下，有许多可爱的孩子们，他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多，真是泱泱
大国，别有洞天。不过我们应当牢记，建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用，因此工
具愈简单愈有价值。
第四、模型求解
可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法，特别是计算机技术。一道实际问题的解决往往需要纷繁的计算，许多时候还得将运行情况用计
算机模拟出来，因此编程和熟悉数学包能力便举足轻重。
以上就是数学模型制作的全部内容，2、准备数据：准备数据是建立模型的前期工作，选择数据类型和质量要合适，过滤和剔除不必要的数据，以减少错误，规范化和清洁化数据，有效地提高模型效果和准确性。3、寻找模型：数据分析建模是一个主客观互动的过程。
