数学建模的模型数量因分类标准不同而有所差异，以下是综合多个权威来源的总结：
一、按应用领域分类
经济学模型：
如供需模型、投入产出模型、博弈论模型等；
生物学模型：
如DNA双螺旋结构模型、种群动态模型等；
工程学模型：
如电路分析模型、机械系统动力学模型等；
物理学模型：
如牛顿运动定律模型、热传导模型等；
医学模型：
如疾病传播模型、药物代谢模型等；
社会科学模型：
如社会网络分析模型、决策树模型等。
二、按数学方法分类
微分方程模型：
如常微分方程（ODE）、偏微分方程（PDE）模型；
线性模型：
包括线性规划、线性回归等；
非线性模型：
如神经网络、模糊数学模型等；
动态模型：
描述系统随时间演化的模型；
随机模型：
如马尔科夫链、蒙特卡罗算法等；
图论模型：
如最短路径算法（Dijkstra、Floyd）、网络流问题等。
三、按建模目的分类
描述模型：
如物理现象模拟；
分析模型：
如敏感性分析、参数估计；
预测模型：
如时间序列预测、趋势外推；
决策模型：
如线性规划、多目标优化；
控制模型：
如PID控制、反馈系统设计。
四、常见数学建模模型（30+种）
以下是数学建模中常用的30+种模型分类整理（综合多个来源）：
回归分析（线性/非线性）
方差分析（单因素/多因素）
层次分析法（AHP）
线性规划（单纯形法、内点法）
动态规划（背包问题、资源分配）
马尔科夫链模型
时间序列分析（ARIMA、指数平滑）
多元分析（主成分分析、因子分析）
模糊数学模型（模糊控制、模糊决策）
神经网络模型（前馈神经网络、卷积神经网络）
对策论（纳什均衡、博弈树）
微分方程建模（常微分方程、偏微分方程）
差分模型（离散时间系统分析）
随机模型（蒙特卡罗算法、马尔科夫链）
最优控制模型（LQR、HILbert-Jacobi-Bellman方程）
图论模型（旅行商问题、最小生成树）
五、其他分类维度
结构认知：白箱模型（机理明确）、灰箱模型（部分未知）、黑箱模型（完全未知）
表现形态：解析模型（显式表达）、数值模型（迭代计算）
总结
数学建模模型种类繁多，覆盖领域广泛。实际应用中常根据具体问题选择合适模型，例如经济学问题多用优化模型，生态问题常用动态模型，物理现象则依赖微分方程等。掌握基础模型（如线性规划、回归分析）和常用算法（如蒙特卡罗、神经网络）是数学建模的核心。