1 数学建模模型分类
数学建模竞赛常用模型有：评价模型、预测模型、优化模型和数理统计模型。 
评价模型
评价模型用于对某个系统、方案或决策进行评估。通过构建合适的指标和评价方法，评价模型能够对不同方案的优劣进行比较和分析。在数学建模比赛中，评价模型通常适用于这类问题：根据问题的特点和需求，设计合适的评价标准和指标，对不同方案或模型的性能进行评估和比较，以帮助做出决策。
问题示例：
- 国赛长江水质的综合评价、
- 上海世博会影响力的定量评估问题、
- 美赛“最好大学教练“问题。
预测模型
预测模型能够根据过去的数据和观察结果，对未来的趋势、行为或结果进行预测和推断，适用于对趋势做预测或者规划类题目。预测模型常用于分析时间序列数据、趋势预测、行为模式预测等问题。在数学建模比赛中，预测模型可以根据给定的数据集或者特定规律，构建合适的数学模型，进行未来趋势预测，从而帮助做出决策或规划。
数理统计模型
数理统计模型用于对数据进行分析、总结和推断。它能够通过建立概率模型和统计分布，对数据的特征、关系和不确定性进行描述和推断。在数学建模比赛中，数理统计模型可以通过对给定数据集的统计分析，推断出数据的分布规律、相关性、假设检验等，为问题提供支持和解决方案
优化模型
优化模型旨在找到使某个目标函数取得最大或最小值的最优解。优化模型适用于求解最佳决策、资源分配、排产安排等问题。在数学建模比赛中，优化模型可以通过建立数学规划模型，确定决策变量、约束条件和目标函数，利用求解方法寻找最优解或次优解，以优化问题的方案或决策。
