高职高专MATLAB数学建模
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作者卓金武，王鸿钧
出版社北京航空航天大学出版社
ISBN9787512430532
出版时间2018-04
装帧平装
开本其他
定价42元
货号9603359
上书时间2024-11-27
商品详情
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作者简介
卓金武，中国量化投资学会专家委员会成员，MathWorks中国区数据挖掘和量化投资总监，主要职责是向中国区MATLAB正版用户提供数据挖掘和量化投资解决方案。曾2次获全国大学生数学建模竞赛一等奖(2003，2004)，1次获全国研究生数学建模竞赛一等奖《2007)；已主编专著两部：《MATLAB在数学建模中的应用》(版和第二版)。
目录
第一篇 基础篇
第1章 绪
论 3
1.1
MATLAB在数学建模中的地位 3
1.2 正确且的MATLAB编程理念 4
1.3 数学建模对MATLAB水平的要求 4
1.4 如何提高MATLAB建模水平 5
1.5 小 结 6
参考文献 6
第2章 MATLAB数学建模快速入门 7
2.1
MATLAB快速入门 7
2.1.1
MATLAB概要 7
2.1.2
MATLAB的功能 8
2.1.3 快速入门案例 8
2.1.4 入门后的提高 15
2.2
MATLAB常用技巧 16
2.2.1 常用标点的功能 16
2.2.2 常用操作指令 16
2.2.3 指令编辑操作键 16
2.3
MATLAB数据类型 16
2.3.1 数值类型 17
2.3.2 字符类型 20
2.3.3 日期和时间 22
2.3.4 元胞数组 23
2.3.5 表 格 25
2.4 程序结构 26
2.4.1 标识命令 26
2.4.2 条件语句 27
2.4.3 循环语句 28
2.5
MATLAB开发模式 29
2.5.1 命令行模式 29
2.5.2 脚本模式 29
2.5.3 面向对象模式 29
2.5.4 三种模式的配合 30
2.6 小 结 30
参考文献 30
第二篇 技术篇
第3章 数据建模基础 33
3.1 数据的获取 33
3.1.1 从Excel中读取数据 33
3.1.2 从TXT中读取数据 33
3.1.3 读取图片 36
3.1.4 读取视频 36
3.2 数据的预处理 37
3.2.1 缺失值处理 38
3.2.2 噪声过滤 39
3.2.3 数据集成 41
3.2.4 数据归约 42
3.2.5 数据变换 42
3.3 数据的统计 44
3.3.1 基本描述性统计 44
3.3.2 分布描述性统计 45
3.4 数据可视化 45
3.4.1 基本可视化 46
3.4.2 数据分布形状可视化 47
3.4.3 数据关联可视化 48
3.4.4 数据分组可视化 50
3.5 数据降维 51
3.5.1 主成分分析(PCA)基本原理 51
3.5.2
PCA 应用案例:企业综合实力排序 53
3.5.3 相关系数降维 56
3.6 小 结 56
参考文献 57
第4章 数据的拟合和回归 58
4.1 一元回归 58
4.1.1 一元线性回归 58
4.1.2 一元非线性回归 60
4.2 多元回归 62
4.3 逐步回归 64
4.4
Logistic回归 65
4.5 小 结 67
参考文献 67
第5章 MATLAB机器学习方法 68
5.1
MATLAB机器学习概况 68
5.2 分类方法 69
5.2.1
K 近邻分类 69
5.2.2 贝叶斯分类 73
5.2.3 支持向量机分类 76
5.3 聚类方法 80
5.3.1
K-means聚类 80
5.3.2 层次聚类 85
5.3.3 模糊C 均值聚类 90
5.4 深度学习 92
5.4.1 深度学习的崛起 92
5.4.2 深度学习的原理 92
5.4.3 深度学习训练过程 93
5.4.4
MATLAB深度学习训练过程 94
5.5 小 结 96
参考文献 96
第6章 其他数据建模方法 97
6.1 灰色预测方法 97
6.1.1 灰色预测概述 97
6.1.2 灰色模型的预测步骤 97
6.1.3 灰色预测典型MATLAB程序
结构 99
6.1.4 应用实例:与会代表人数(CUMCM
2009D) 100
6.1.5 灰色预测经验小结 101
6.2 神经网络 102
6.2.1 神经网络的原理 102
6.2.2 神经网络的实例 103
6.2.3 神经网络的特点 104
6.3 小波分析 104
6.3.1 小波分析概述 104
6.3.2 常见的小波分析方法 105
6.3.3 小波分析应用实例 108
6.4 小 结 110
参考文献 110
第7章 标准规划模型的MATLAB求解 111
7.1 线性规划 111
7.1.1 线性规划的实例与定义 111
7.1.2 线性规划的MATLAB标准形式 112
7.1.3 线性规划问题的解的概念 112
7.1.4 线性规划的MATLAB解法 113
7.2 非线性规划 116
7.2.1 非线性规划的实例与定义 116
7.2.2 非线性规划的MATLAB解法 117
7.2.3 二次规划 118
7.3 整数规划 120
7.3.1 整数规划的定义 120
7.3.2
0 1整数规划 120
7.4 小 结 121
参考文献 121
第8章 MATLAB全局优化算法 122
8.1
MATLAB全局优化概况 122
8.2 遗传算法 122
8.2.1 遗传算法的原理 122
8.2.2 遗传算法的步骤 123
8.2.3 遗传算法的实例 129
8.3 模拟退火算法 131
8.3.1 模拟退火算法的原理 131
8.3.2 模拟退火算法的步骤 133
8.3.3 模拟退火算法的实例 134
8.4 全局优化求解器汇总 141
8.5 延伸阅读 141
8.6 小 结 142
参考文献 142
第9章 MATLAB连续模型求解方法 143
9.1
MATLAB常规微分方程的求解 143
9.1.1
MATLAB常微分方程的表达方法 143
9.1.2 常规微分方程的求解实例 144
9.2
ODE家族求解器 144
9.2.1
ODE求解器的分类 144
9.2.2
ODE求解器的应用实例 145
9.3 专用求解器 146
9.4 小 结 149
参考文献 149
第10章 MATLAB评价型模型求解方法 150
10.1 线性加权法 150
10.2 层次分析法(AHP) 153
10.3 小 结 154
参考文献 154
第11章 MATLAB机理建模方法 155
11.1 机理建模概述 155
11.2 推导法机理建模 155
11.2.1
问题描述 155
11.2.2
假设和符号说明 155
11.2.3
模型的建立 156
11.2.4
模型中参数的求解 156
11.3 元胞自动机仿真法机理建模 158
11.3.1
元胞自动机的定义 158
11.3.2
元胞自动机的MATLAB实现 158
11.4 小 结 160
参考文献 160
第三篇 实践篇
第12章 众筹筑屋规划方案设计模型(CUMCM 2015D)? 163
12.0 摘 要 163
12.1 模型背景与问题的重述 163
12.1.1
模型的背景 163
12.1.2
问题重述 164
12.2 问题分析和基本思路 164
12.2.1
问题分析 164
12.2.2
建模思路与思路流程图 165
12.3 基本符号说明与基本假设 165
12.3.1
基本符号说明 165
12.3.2
基本假设 166
12.4 模型的建立和求解 167
12.4.1
问题一 167
12.4.2
问题二 171
12.4.3
问题三 173
12.5 模型的检验及进一步讨论 174
12.5.1
问题一 174
12.5.2
问题二 175
12.5.3
问题三 175
12.6 模型的改进方向 175
12.7 模型的优缺点分析 176
12.7.1
模型的优点分析 176
12.7.2
模型的缺点分析 176
12.8 模型的推广 176
12.9 小 结 176
参考文献 177
第13章 风电场运行状况分析及优化研究(CUMCM 2016D) 178
13.0 摘 要 178
13.1 问题的提出 179
13.1.1
问题背景 179
13.1.2
问题重述 179
13.2 问题的分析 179
13.2.1
预备知识 179
13.2.2
问题的分析 180
13.3 模型的假设与符号说明 180
13.3.1
模型的假设 180
13.3.2
符号说明 180
13.4 模型的建立与求解 181
13.4.1
问题一 181
13.4.2
问题二 185
13.4.3
问题三 189
13.5 误差的分析与改善 193
13.5.1
误差的分析 193
13.5.2
误差的改善 193
13.6 模型的评价与推广 193
13.6.1
模型的评价 193
13.6.3
模型的推广 193
13.7 小 结 193
参考文献 194
第四篇 赛后重研究篇
第14章 MATLAB基于模型的产品开发流程 197
14.1
Simulink简介 197
14.2
Simulink建模实例 198
14.2.1
Simulink建模方法 198
14.2.2
锂电池建模的实现 199
14.3 在Simulink中使用MATLAB数据和算法 203
14.4 基于模型设计的思想 204
14.5 小 结 205
第五篇 经验篇
第15章 数学建模参赛经验 209
15.1 如何准备数学建模竞赛 209
15.2 数学建模队员应该如何学习MATLAB? 210
15.3 如何才能在数学建模竞赛中取得好成绩 211
15.4 数学建模竞赛中的项目管理和时间管理 213
15.5 一种实用的数学建模方法:目标建模法 215
15.6 延伸阅读:MATLAB在高校的授权模式 215
附件 实践篇竞赛原题
217
附件A 2015年全国大学生数学建模竞赛D题 217
众筹筑屋规划方案设计
217
附件B 2016年全国大学生数学建模竞赛D题 217
电场运行状况分析及优化
217
内容摘要
本书从数学建模的角度介绍了MATLAB的应用，涵盖了绝大部分数学建模问题的MATLAB求解方法。
全书共5篇。第一篇是基础篇，主要介绍一些基本概念和知识，包括MATLAB在数学建模中的地位、数学模型的分类及各类需要用到的MATLAB技术，以及MATLAB编程入门；第二篇是技术篇，系统介绍了MATLAB建模的主流技术，包括数据建模技术（数据的准备、常用的数学建模方法、机器学习、灰色预测、
神经网络以及小波分析）、优化技术（标准规划模型的求解，遗传算法、模拟退火算法等全局优化算法）、连续模型、评价模型以及机理建模的MATLAB实现方法；第三篇是实践篇，以全国大学生数学建模竞赛的经典赛题（乙组）为例，介绍MATLAB在其中的实际应用，包括详细的建模过程、求解过程以及原汁原味的竞赛论文；第四篇是赛后重研究篇，主要介绍如何借
助MATLAB的工程应用功能将模型转化成产品的技术；第五篇是经验篇，主要介绍数学建模的参赛经验、心得、技巧以及MATLAB的学习经验，这些经验会有助于竞赛的准备和竞赛成绩的提升，至少能让读者更从容地参与数学建模活动。
本书特别适合作为数学建模竞赛的培训教材或参
考用书，也可作为大学“数学实验”“数学建模”“数据挖掘”等课程的参考用书，还可以作为广大科研人员、学者、工程技术人员的参考用书。
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精彩内容
本书从数学建模的角度介绍了MATLAB 的应用,涵盖了绝大部分数学建模问题的MATLAB 求解方法。
全书共5篇。*篇是基础篇,主要介绍一些基本概念和知识,包括MATLAB在数学建模中的地位、数学模型的分类及各类需要用到的MATLAB技术,以及MATLAB编程入门；第二篇是技术篇,系统介绍了MATLAB建模的主流技术,包括数据建模技术(数据的准备、常用的数学建模方法、机器学习、灰色预测、神经网络以及小波分析)、优化技术(标准规划模型的求解,遗传算法、模拟退火算法等全局优化算法)、连续模型、评价模型以及机理建模的MATLAB实现方法；第三篇是实践篇,以全国大学生数学建模竞赛的经典赛题(乙组)为例,介绍MATLAB在其中的实际应用,包括详细的建模过程、求解过程以及原汁原味的竞赛论文；第四篇是赛后重研究篇,主要介绍如何借助MATLAB的工程应用功能将模型转化成产品的技术；第五篇是经验篇,
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