模型建立的方法和步骤
1、模型建立的方法 GMS软件有三种建立确定性模型的方法，包括概念模型法、网格法和Solids法。本书中所选择的方法为Solids法。
2、建立数学模型的一般步骤图形表示如下：原型分析→确定模型类别→建立模型→检验 第一，掌握和分析客观原型的各种关系，数量形式。
3、随机模拟，建立一簇随机模型 应用合适的随机模拟方法进行随机建模，得出一簇随机模型。在建模过程中，可采用两步建模法，先建立离散的储层结构模型，然后在此基础上建立连续的储层参数分布模型。
4、创建项目文件夹名称 每次建模前建好统一的文件夹名称，方便将模型及其他资料有序存放，有利于后期快速查找文件。项目文件夹结构如下图，可根据项目实际情况进行调整。
5、建立数学模型的方法如下：类比法。数学建模的过程就是把实际问题经过分析、抽象、概括后，用数学语言、数学概念和数学符号表述成数学问题，而表述成什么样的问题取决于思考者解决问题的意图。
常用的系统建模方法的适用范围和局限性
局限性管理科学方法的应用也有局限性：首先，管理科学学派的适用范围有限，并不是所有管理问题都是能够定量的，这就影响了它的使用范围。
根据系统特性的不 同描述，则系统建模的方法可以有状态空间法、结构模型解析法（ISM）以及最小二乘估计法（LKL）等。
系统建模软件：用于建立系统模型，包括系统结构、功能、性能、接口等方面的描述。常见的系统建模软件包括SysML、UML、Simulink等。 系统仿真软件：用于对系统进行仿真分析，验证系统的性能和可靠性。
网状模型 网状模型用连接指令或指针来确定数据间的显式连接关系，是具有多对多类型的数据组织方式。网状数据模型通过网状结构表示数据间联系，开发较早且有一定优点，目前使用仍较多，典型代表是 DBTG模型。
即灰色系统理论建立的不是原始数据模型，而是生成数据模型。适用范围：预测模型是一个指数函数，如果待测量是以某一指数规律发展的，则可望得到较高精度的预测结果。
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。
物流系统模型的物流系统的建模方法
1、不同条件下的建模方法不同，但建模的全过程始终离不开了解实际系统，其步骤可归纳如下： 弄清问题，掌握实际情况，确定输出输入变量及其表达方式。搜集资料，对资料进行分类，概括出本质内涵，分清主次变量。
2、物流系统模型的要求主要有： 保持足够的精度。模型应把本质的东西反映进去，把非本质的东西去掉，但又不影响模型反映现实的真实程度。简单实用。模型既要精确，又要力求简单。
3、数学规划法（运筹学）这是一种对系统进行统筹规划，寻求最优方案的数学方法。其具体理论与方法包括线性规划、动态规划、整数规划、排队规划和库存论等。
4、物流系统模型(the Model of Logistics System)模型是对物流系统的特征要素、有关信息和变化规律的一种抽象表述，它反映厂系统某些本质属性。模型描述了物流系统各要素间的相互关系、系统与环境之间的相互作用。
5、物流系统模型按结构形式分为实物模型、图式模型、模拟模型和数学模型。 数学模型是指对系统行为的一种数量描述。当把系统及其要素的相互关系用数学表达式、图象、图表等形式抽象地表示出来时，就是数学模型。
控制系统数学模型建立方法
1、测试法建模 测试法一般只用于建立输入——输出模型。它是根据工业过程的输入和输出的实测数据进行某种数学处理后得到的模型。用测试建模法一般比用机理建模法简单省力，尤其是对那些复杂的工业工程更为明显。
2、系统数学模型的建立，一般采用解析法或实验法。解析法是依据系统各变量之间所遵循的基本定律，列写出变量间的数学表达式，从而建立系统的数学模型。
3、建立数学模型的方法如下：类比法。数学建模的过程就是把实际问题经过分析、抽象、概括后，用数学语言、数学概念和数学符号表述成数学问题，而表述成什么样的问题取决于思考者解决问题的意图。
系统分析方法与步骤,和模型建立
1、依系统的性质和要求，建立各种数学模型；运用数学模型对比并权衡各种方案的利弊得失；确定最优方案。通过分析，若不满意所选方案，则可按原步骤重新分析。
2、③依系统的性质和要求，建立各种数学模；④运用数学模型对比并权衡各种方案的利弊得失；⑤确定最优方案。通过分析，若不满意所选方案，则可按原步骤重新分析。
3、(3)对当前系统的“逻辑模型”进行分析和优化，建立目标系统的“逻辑模型” 对当前系统的“逻辑模型”进行分析和优化，建立目标系统的“逻辑模型”。