数学建模的基本方法：机理分析法从基本物理定律以及系统的结构数据导出数学模型。
时间序列分析：时间序列分析是一种用于分析和预测时间序列数据的方法。它通过分析数据的统计特性和趋势来建立模型，并可以用来进行预测和控制。图论：图论是一种用于研究图形结构和网络的数学理论。它可以用来解决路径规划、最短路径、最大流等问题。
确定性模型：这是最常见的数学建模方法，它假设系统的行为是确定的，可以通过已知的公式或规则来描述。例如，牛顿运动定律就是一个确定性模型。 随机模型：这种方法考虑了系统的不确定性，通过概率论和统计学来描述系统的行为。例如，蒙特卡洛模拟就是一种随机模型。
数学建模方法的分类如下： 经验模型：基于观察数据点，利用经验公式或函数来描述现象和预测趋势。 微积分模型：借助微积分理论中的数、积分、微分方程等工具进行建模分析。 概率统计模型：运用概率统计理论中的概率分布、随机过程、假设检验等工具对不确定性进行建模和分析。
数学建模的基本方法：机理分析法从基本物理定律以及系统的结构数据导出数学模型。
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。
确定性模型：这是最常见的数学建模方法，它假设系统的行为是确定的，可以通过已知的公式或规则来描述。例如，牛顿运动定律就是一个确定性模型。 随机模型：这种方法考虑了系统的不确定性，通过概率论和统计学来描述系统的行为。例如，蒙特卡洛模拟就是一种随机模型。
1、根据豆丁网查询得知，UG数模数据太大可以通过以下方法进行轻量化：简化模型：删除不必要的细节和特征，减少模型的复杂度。压缩模型：使用压缩算法，如顶点压缩、纹理压缩等，减少模型的数据量。减少精度：降低模型的精度，如减少顶点数量、减少多边形数量等。
2、①根据某些特定的标准剔除过多的数据，比如：spss，SAS，EXCEL；②对余下的数据进行处理，；③数据过多的时候，把相类似的数据看作是一个数据群，再基于这些群进行研究；④可以尝试一下SPSs里面的聚类分析之类的功能。补充：数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践。
3、结合数模培训和参赛的经验，可采用数据挖掘中的多元回归分析，主成分分析、人工神经网络等方法在建模中的一些成功应用。以全国大学生数学建模竞赛题为例，数据处理软件Excel、Spss、Matlab在数学建模中的应用及其重要性。
4、对于变量超多的问题基本有两个解决方法：高性能计算（如果有条件的话）、降维 我感觉常用的还是第二种吧，因子分析，或主成分分析，这是主要的降维方法。如果是线性问题，可进行系数显著性检验，不显著的变量全给去除，有时候也算是个方法吧。大数据量的问题建议用spss，可能会更方便些。
