数学建模常用的方法
差分法：
差分法的数学思想是通过taylor级数展开等方法把控制方程中的导数用网格节点上的函数值的差商代替进行离散，从而建立以网格节点上的值为未知数的方程组，将微分问题转化为代数问题，是建立离散动态系统数学模型的有效方法。
构造差分的方法有多种形式，目前主要采用的是泰勒级数展开方法。其基本的差分表达式主要有以下几种形式：一阶向前差分、一阶向后差分、一阶中心差分和二阶中心差分等，其中前两种格式为一阶计算精度，后两种格式为二阶计算精度。通过对时间和空间这几种不同差分格式的组合，可以组合成不同的差分计算格式。
差分法的解题步骤为：建立微分方程;构造差分格式;求解差分方程;精度分析和检验。
建模常用的方法一
画聚类图：
判别分析：在已知研究对象分成若干类型，并已取得各种类型的一批已知样品的观测数据，在此基础上根据某些准则建立判别式，然后对未知类型的样品进行判别分类。
距离判别法—首先根据已知分类的数据，分别计算各类的重心，计算新个体到每类的距离，确定最短的距离(欧氏距离、马氏距离)。
Fisher判别法—利用已知类别个体的指标构造判别式(同类差别较小、不同类差别较大)，按照判别式的值判断新个体的类别。Bayes判别法—计算新给样品属于各总体的条件概率，比较概率的大小，然后将新样品判归为来自概率最大的总体。
建模常用的方法二
数学规划法：
线性规划：线性规划问题的共同特征：①一组可控因素(决策变量)X表示一个方案,一般X大于等于零;②约束条件是线性等式或不等式;③目标函数是线性的，求目标函数最大化或最小化。线性规划问题的解法在变量比较少的情形下可以用图解法得到最优解，在变量比较多的情形下一般应用单纯形法求解，此时一般借助于计算机编程求解。
非线性规划：如果目标函数或约束条件中至少有一个是非线性函数的最优化问题就是非线性规划问题。非线性规划问题的解法主要有罚函数法和近似规划法。
整数线性规划：整数规划问题是要求决策变量取整数值的线性或非线性规划问题，可分为整数线性规划和整数非线性规划。求解整数规划的方法主要有分枝定界法和割平面法。实际中常用的是0-1规划。对于0-1规划问题的特例———指派问题，可以用匈牙利法求解。
建模常用的方法三
建模步骤：
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。 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。
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工具，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。
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，许多时候还得将系统运行情况用计算机模拟出来，因此编程和熟悉数学软件包能力便举足轻重。