Los modelos comúnmente utilizados en modelado matemático incluyen los siguientes:
1. Modelo de programación lineal: la programación lineal es un modelo matemático de problemas de optimización que se puede utilizar para resolver problemas bajo restricciones dadas. Maximiza o minimiza condicionalmente el valor de una función lineal. La programación lineal se usa ampliamente en la programación de producción, asignación de recursos, problemas de transporte y otros campos.
2. Modelo de programación no lineal: La programación no lineal es un modelo matemático de un problema de optimización que se puede utilizar para maximizar o minimizar el valor de una función no lineal bajo restricciones dadas. La programación no lineal se usa ampliamente en diseño de ingeniería, análisis económico, protección ecológica y otros campos.
3. Modelo de series de tiempo: un modelo de series de tiempo es un modelo matemático que se utiliza para analizar datos de series de tiempo y puede usarse para predecir tendencias futuras y cambios cíclicos. Los modelos de series de tiempo se utilizan ampliamente en pronósticos económicos, negociación de acciones, pronósticos meteorológicos y otros campos.
4. Modelo de proceso estocástico: El proceso estocástico es un modelo matemático que describe fenómenos aleatorios y puede utilizarse para analizar las reglas de evolución de los procesos estocásticos. Los modelos de procesos estocásticos se utilizan ampliamente en la evaluación de riesgos financieros, procesamiento de señales, diseño de sistemas de comunicación y otros campos.
5. Modelo de red neuronal: La red neuronal es un modelo matemático que simula el sistema nervioso del cerebro humano y puede usarse para simular y predecir sistemas no lineales complejos. Los modelos de redes neuronales se utilizan ampliamente en el procesamiento de imágenes, el reconocimiento de voz, el control inteligente y otros campos.
6. Modelo de algoritmo genético: El algoritmo genético es un modelo matemático que simula la selección natural y los mecanismos genéticos y puede utilizarse para resolver problemas de optimización complejos. Los modelos de algoritmos genéticos se utilizan ampliamente en diseño de ingeniería, problemas de planificación, aprendizaje automático y otros campos.