微分方程模型是数学建模中的一种，广泛应用于人口增长问题的研究。这类模型能够通过微分方程描述人口数量随时间的变化趋势，为政策制定提供科学依据。例如，通过建立人口增长的微分方程模型，可以预测未来某一时期的人口数量，从而为资源分配、环境规划等提供参考。
线性规划模型在数学建模中也占有重要地位，其典型应用包括图论和优化设计。图论是通过节点和边表示网络结构的一种数学模型，它可以用来解决最短路径、最大流等问题。优化设计则是利用线性规划模型找到最优解，以最小化或最大化某个目标函数。例如，在生产计划中，通过线性规划模型优化资源配置，可以实现成本最小化。
曲线拟合是数学建模中的另一种重要方法，它常用回归分析来实现。回归分析能够通过已知数据点拟合出一条趋势线，从而预测未知数据点的值。这种方法在数据分析中应用广泛，例如在股票市场的价格预测、天气预报等领域，都可以通过回归分析得到较为准确的预测结果。
此外，还有一些杂七杂八的模型，它们涵盖了预测、评价等多种应用。预测模型能够根据已有数据对未来趋势进行预测，如市场趋势、天气变化等。评价模型则可以用来评估某个系统或项目的优劣，例如企业绩效评价、产品性能评估等。这些模型虽然不常见，但在实际应用中同样具有重要意义。
