我做模型這樣做的；

1，對系統這行分析，什麼是輸入，什麼是輸出，確定三個數據sets, 輸入set,輸出set, parameter set

2, 建立相互關係，就是 parameter set operates on input set

3, 優化，去除無用成分，輸入變量之間不要有相關性，

4, parameter sensitivity analysis, get ride of unsensitive parameters

5， build a default parameter set based on real data

6, automatic calibration 就是調整parameter values, 把模型輸出與真實數據比較，當模型輸出與真實數據差異在可以接授範圍就行了，

7, 根據假設條件與數據預測未來

做模型有很多方法，data mining ，numerical analysis ，neuroscience , probability, 都有一套方法做模型

最省事的方法用多項式函數就行了