评估数学模型优良程度的常用指标

评估所建立的数学模型优良程度，常用以下几个指标：

1. 拟合度：指模型对实际数据的拟合程度。常用的拟合度指标有均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等。

2. 预测能力：指模型对未知数据的预测准确程度。常用的预测能力指标有均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等。

3. 稳定性：指模型对数据变化的适应能力。常用的稳定性指标有残差分析、交叉验证等。

4. 解释性：指模型对实际问题的解释能力。常用的解释性指标有参数的物理意义、变量的影响分析等。

综合考虑以上指标，可以评估数学模型的优良程度。