1. 线性回归模型
线性回归模型是最基本的回归模型，通过拟合一条直线来描述变量之间的关系。其图纸表现为一条直线，方程为 (y = ax + b)。
2. 多项式回归模型
多项式回归模型通过拟合一个多项式来描述变量之间的关系。图纸表现为曲线，方程为 (y = a_0 + a_1x + a_2x^2 + … + a_nx^n)。
3. 广义线性模型
广义线性模型是一种更通用的线性回归模型，可以处理非线性关系。图纸可能表现为曲线或非直线。
4. 非线性回归模型
非线性回归模型用于描述非线性关系，图纸可能表现为复杂的曲线。
5. 指数平滑模型
指数平滑模型用于时间序列数据的预测，图纸表现为平滑的曲线。
6. 移动平均模型
移动平均模型通过计算移动平均数来预测未来值，图纸表现为平滑的曲线。
7. 自回归模型
自回归模型通过历史数据来预测未来值，图纸表现为时间序列图。
8. 时间序列模型
时间序列模型用于分析时间序列数据，图纸表现为时间序列图。
9. 随机游走模型
随机游走模型描述随机变量的变化，图纸表现为波动性较大的曲线。
10. 朴素贝叶斯模型
朴素贝叶斯模型是一种基于贝叶斯定理的分类模型，图纸表现为概率分布图。
11. 决策树模型
决策树模型通过一系列决策节点来分类或回归，图纸表现为树状图。
12. 支持向量机模型
支持向量机模型是一种分类和回归模型，图纸表现为超平面。
13. K均值聚类模型
K均值聚类模型通过迭代计算聚类中心来聚类数据，图纸表现为聚类中心。
14. 线性判别分析模型
线性判别分析模型用于分类问题，图纸表现为分类边界。
15. 主成分分析模型
主成分分析模型用于降维，图纸表现为降维后的数据空间。
16. 因子分析模型
因子分析模型用于发现变量之间的潜在因子，图纸表现为因子得分。
17. 卡方检验模型
卡方检验模型用于假设检验，图纸表现为卡方分布。
18. T检验模型
T检验模型用于假设检验，图纸表现为T分布。
19. 方差分析模型
方差分析模型用于比较多个样本均值，图纸表现为F分布。
20. 相关性分析模型
相关性分析模型用于分析变量之间的相关性，图纸表现为相关系数。
21. 熵模型
熵模型用于信息论，图纸表现为熵值。
22. 熵权法模型
熵权法模型用于权重计算，图纸表现为权重值。
23. 灰色预测模型
灰色预测模型用于时间序列预测，图纸表现为预测曲线。
24. 时间-空间模型
时间-空间模型用于分析时间和空间数据，图纸表现为时间-空间图。
25. 数值积分模型
数值积分模型用于计算积分，图纸表现为积分曲线。
26. 暴力搜索模型
暴力搜索模型通过穷举搜索来解决问题，图纸表现为搜索路径。
27. 遗传算法模型
遗传算法模型通过模拟自然选择和遗传来优化问题，图纸表现为遗传算法的迭代过程。
28. 神经网络模型
神经网络模型通过模拟人脑神经元连接来解决问题，图纸表现为神经网络结构。
29. 数据挖掘模型
数据挖掘模型用于从大量数据中提取知识，图纸表现为数据挖掘流程。
30. 统计分析模型
统计分析模型用于数据分析，图纸表现为统计图表。
这些模型在数学建模中有着广泛的应用，每种模型都有其特定的适用场景和优势。了解这些模型的特点和图纸表现形式，有助于更好地应用它们解决实际问题。