我做模型这样做的；

1，对系统这行分析，什么是输入，什么是输出，确定三个数据sets, 输入set,输出set, parameter set

2, 建立相互关系，就是 parameter set operates on input set

3, 优化，去除无用成分，输入变量之间不要有相关性，

4, parameter sensitivity analysis, get ride of unsensitive parameters

5， build a default parameter set based on real data

6, automatic calibration 就是调整parameter values, 把模型输出与真实数据比较，当模型输出与真实数据差异在可以接授范围就行了，

7, 根据假设条件与数据预测未来

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

最省事的方法用多项式函数就行了