建模思维的训练方法主要包括以下几种：

明确问题

将问题描述清楚且确切，确保理解问题的本质和需求。

建立模型

通过数学、实验等方法，将问题转化为一个可计算的形式。这可能涉及到选择合适的数学工具、构建算法或设计实验方案。

验证模型

检验所建立的模型是否能够解决问题和预测新情况。这通常通过对比历史数据、进行敏感性分析或实际应用测试来实现。

运用数学方法

学习和掌握数理统计学、最优化等数学方法，以增强建模的准确性和可靠性。

实践与反思

多参加研究分析和实际应用，进行多次练习和反思，不断完善自身的建模思维能力。

联系旧知识

在建模过程中，将新知识与已有知识联系起来，利用旧知识作为新知识的基础，通过对比和联系来建立模型。

流程思维

将系统运行的步骤进行呈现，通过枚举出系统里正/负向反馈的流程步骤内容来说明每一个细节。

分支思维

通过树状图穷尽枚举所有的解决方案路径，但需要注意分支过多可能导致计算耗时且复杂。

批判性思维

建模者需要是一个批判者，批判别人也批判自己，通过不断质疑和改进来优化模型。

抽象化能力

数学建模者需要将现实问题抽象为数学语言，如网络流问题、微分方程问题等，并通过逻辑推理从模型中推导出结论。

灵活选择建模方法

根据问题的特点，灵活选择或创新建模方法，如机器学习算法可以用于处理高维数据。

多思考、多练、多问、多看

培养良好的思考习惯，多查阅资料和参考，严格按照规范进行练习，不断积累经验和知识。

通过以上方法，可以逐步提升建模思维能力，从而在解决复杂问题时更加高效和准确。