数学建模十大模型是解决复杂现实问题的核心工具，涵盖预测、优化、评价等关键领域，其中层次分析法、灰色预测、神经网络等模型在工程、金融和科研中应用尤为广泛。
- 评估类模型：层次分析法（AHP）通过量化决策因素权重解决多目标问题，TOPSIS法则通过计算与理想解的接近度进行排序，适用于资源分配和方案选择。
- 插值与拟合模型：多项式插值和样条插值处理一维数据，cftool工具箱简化拟合过程，常用于实验数据补全与趋势分析。
- 相关性模型：皮尔逊与斯皮尔曼相关系数衡量变量关联性，典型相关分析揭示多组变量间的潜在关系，应用于市场分析与医学研究。
- 回归模型：多元回归和逐步回归分析变量影响，岭回归与Lasso回归解决高维数据过拟合问题，是经济预测的核心工具。
- 图论模型：Dijkstra和Floyd算法求解最短路径与网络流量，优化交通规划与物流配送。
- 分类模型：Logistic回归和SVM处理二分类问题，随机森林与朴素贝叶斯适用于多分类场景，如信用评估和图像识别。
- 聚类模型：K-Means算法按距离聚类数据，DBSCAN基于密度划分异常点，用于客户分群与生物信息学。
- 时间序列模型：ARMA和GARCH模型预测金融波动，灰色预测适用于小样本趋势分析，如疫情传播模拟。
- 预测模型：BP神经网络通过非线性映射逼近复杂函数，组合预测融合多模型优势提升精度，常见于销量与股价预测。
- 降维模型：主成分分析（PCA）压缩数据维度保留关键信息，因子分析探索变量潜在结构，助力大数据可视化与特征提取。
掌握这些模型需结合实际问题灵活选择，同时注重编程实现与结果验证，数学建模的价值在于将抽象理论转化为解决现实难题的钥匙。
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