数学建模是一种通过建立数学模型来解决实际问题的方法。在实际应用中，我们可能需要根据问题的具体情况对模型进行修改和优化。以下是一些建议：
1.确定目标：首先明确模型的目标，即希望通过模型解决什么问题或预测什么现象。这将有助于我们在后续步骤中选择合适的方法和变量。
2.选择合适的方法：根据问题的性质和目标，选择合适的数学方法来构建模型。这可能包括线性回归、非线性回归、时间序列分析、神经网络等。在选择方法时，要充分考虑数据的量纲、分布和相关性等因素。
3.变量选择：在构建模型时，需要选择合适的变量来解释问题的关键因素。可以通过相关性分析、主成分分析等方法来确定关键变量。同时，要注意避免多重共线性和过拟合等问题。
4.参数估计：根据所选方法，对模型中的参数进行估计。这可能包括最小二乘法、最大似然估计、贝叶斯估计等。在估计参数时，要注意选择合适的优化算法和初始值，以获得较好的结果。
5.模型检验：对模型的拟合效果进行检验，以确保模型能够较好地解释数据。这可能包括残差分析、拟合优度检验、交叉验证等方法。如果模型的拟合效果不佳，可以考虑调整模型的结构或参数。
6.模型优化：根据模型检验的结果，对模型进行优化。这可能包括添加或删除变量、调整参数、改变方法等。在优化过程中，要注意保持模型的简洁性和可解释性。
7.模型应用：将优化后的模型应用于实际问题，以解决预测、决策等任务。在应用过程中，要注意模型的局限性和不确定性，并根据实际情况进行调整和改进。