参数校正是找出使模型产生的行为曲线最符合客观现实的模型参数值的过程。模型的参数（例如初始值、延迟常数、表函数和常数）应该与现实生活中观测所得的实际数值相比较。有些参数只要在概念上与现实系统的某些元素相匹配即可。对于长期分析来说,大多数参数都趋于变化而很少有维持常值的可能，因此需要掌握的是参数区间而不是某一个精确的数量。系统动力学模型对参数的变动一般是不敏感的,尤其是对于那些寻找目标的负反馈结构。因此需要找出系统行为对其变化敏感的关键参数。这些参数通常可以在正反馈环内部、延迟方面或某些正、负反馈环交叉的部分找到。模型有效性检验中一个重要的方面是把模型行为与实际世界中采集到的时间序列数据进行比较。人工调整模型参数以适应真实世界的数据和获得更好的模拟结果是一种可行的方案，但对于一个有许多参数的复杂模型，则是一项耗时工作，可利用各种建模软件的最优化功能自动完成这一任务。