数学建模‖预测类题型对应什么模型

预测类题型对应的模型有：

灰色预测模型：这种模型适用于解决预测类型的问题。它属于灰箱模型，一般比赛期间不优先使用。当数据样本点个数少（6-15个）且数据呈现指数或曲线的形式时，可以使用这种模型。

微分方程预测：微分方程预测是方程类模型中最常见的一种算法。

回归分析预测：这种模型用于求一个因变量与若干自变量之间的关系。当自变量变化后，模型会预测因变量如何变化。使用这种模型时，样本点的个数需满足以下条件：自变量之间协方差比较小（最好趋近于0），自变量间的相关性小；样本点的个数n＞3k+1，k为自变量的个数；因变量要符合正态分布。

马尔科夫预测：此模型是预测类题型中另一种可能用到的模型，特别适合处理时间序列数据的预测问题。它假定每个时间点的状态只受前面时间点的影响，因此每个时间点的状态都是独立的，没有信息的传递。例如，预测后天温度的概率，只能得到概率。

这些模型的应用取决于具体的问题和数据类型，需要根据实际情况选择最合适的模型。