进行一次数学建模之前，我们应该晓得为啥子要建模？怎么建模？
这里一次建模的思路如下：

MLPRegressor构建过程公式_建模

一、模型准备

首先，我们必须要了解问题的实际背景，明确建模的目的，收集必要的信息如现象，数据等，尽量弄清对象的主要特征形成一个比较清晰的“问题”，由此来初步确定用哪一类模型。

二、模型假设

根据对象的特征和建模目的，抓住问题的本质，忽略次要因素，做出必要的、合理的简化假设。对于建模的成败这是非常重要和困难的一步。假设做得不和合理或太简单，会导致错误的或无用的模型；假设作得过分详细，试图把复杂对象得总舵因素都考虑进去，会使你很难或无法继续下一步的工作哦。常常需要在合理和简化之间做出恰当的折中。通常，做假设的依据，一是处于对问题内在规律的认识，二是来自对现象、数据的分析，以及二者的综合。想象力、洞察力、判断力以及经验，在模型假设中起着重要作用。

三、模型构成

根据所作的假设，用数学的语言、fua+hao描述对象的内在规律，简历包含常量、变量等的数学模型，如优化模型、微分方程模型、差分方程模型、图的模型等，这里除了需要一些相关学科的专门知识外，还常常需要较为广阔地应用数学方面的知识，要善于发挥想象力，注意使用类比法，分析对象与熟悉的其他对象的共性，借用已有的模型。建模时还应遵循的一个原则是：尽量采用简单的数学工具，因为你的模型总是希望更多的人了解和使用，而不是只供少数专家欣赏。

四、模型求解

可以采用解方程、画图形、优化方法、数值计算、统计分析等各种数学方法，特别是数学软件和计算机技术。

五、模型分析

对求解结果进行数学上的分析，如结果的误差分析、统计分析、模型对数据的灵敏性分析、对假设的强健性分析等。

六、模型检验

把求解和分析结果翻译回到实际问题，与实际的现象、数据比较、检验模型的合理性和适用性，如果结果与实际不符，问题常常出现在模型假设上，应当修改，补充假设，重新建模 。

七、模型应用

应用的方式与问题性质、建模目的以及最终得结果有关。