matlab数学建模方法与实践(第3版) 网络技术 卓金武,王鸿钧 编
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作者卓金武,王鸿钧 编
出版社北京航空航天大学出版社
ISBN9787512427273
出版时间2020-09
版次1
装帧平装
开本16
定价59元
货号716_9787512427273
上书时间2024-09-13
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目录：
篇基础篇
章绪论3
1.1matlab在数学建模中的地位3
1.2正确且高效的matlab编程理念4
1.3数学建模对matla的要求4
1.4如何提高matlab建模水5
1.5小结6
参文献6
第2章matlab数学建模快速入门7
2.1matlab快速入门7
2.1.1matlab概要7
2.1.2matlab的功能8
2.1.3快速入门案例9
2.1.4入门后的提高15
2.2matlab常用16
2.2.1常用标点的功能16
2.2.2常用作指令16
2.2.3指令编辑作键16
2.2.4matlab数据类型16
2.3matlab开发模式18
2.3.1命令行模式18
2.3.2脚本模式18
2.3.3面向对象模式18
2.3.4三种模式的配合18
2.4小结19
参文献19
第二篇技术篇
第3章数据的准备23
3.1数据的获取23
3.1.1从excel中读取数据23
3.1.2从txt中读取数据23
3.1.3读取图片26
3.1.4读取26
3.2数据的预处理27
3.2.1缺失值处理28
3.2.2噪声过滤29
3.2.3数据集成31
3.2.4数据归约32
3.2.5数据变换32
3.3数据的统计34
3.3.1基本描述统计34
3.3.2分布描述统计35
3.4数据可视化35
3.4.1基本可视化36
3.4.2数据分布形状可视化37
3.4.3数据关联可视化38
3.4.4数据分组可视化40
3.5数据降维41
3.5.1主成分分析(pca)基本41
3.5.2pca应用案例:企业综合实力排序43
3.5.3相关系数降维46
3.6小结46
参文献47
第4章matlab常用的数据建模方法48
4.1一元回归48
4.1.1一元线回归48
4.1.2一元非线回归50
4.2多元回归52
4.3逐步归回54
4.4logistic回归55
4.5小结57
参文献57
第5章matlab机器学方法58
5.1matlab机器学概况58
5.2分类方法59
5.2.1k近邻分类59
5.2.2贝叶斯分类63
5.2.3支持向量机分类66
5.3聚类方法70
5.3.1k-means聚类70
5.3.2层次聚类76
5.3.3模糊c均值聚类80
5.4深度学82
5.4.1深度学的崛起82
5.4.2深度学的82
5.4.3深度学训练过程83
5.4.4matlab深度学训练过程84
5.5小结86
参文献86
第6章其他数据建模方法87
6.1灰预测方法87
6.1.1灰预测概述87
6.1.2灰系统基本理论87
6.1.3经典灰模型gm(1,1)89
6.1.4灰预测的matlab程序94
6.1.5灰预测应用实例95
6.1.6灰预测小结98
6.2神经网络98
6.2.1神经网络的98
6.2.2神经网络的实例100
6.2.3神经网络的特点101
6.3小波分析101
6.3.1小波分析概述101
6.3.2常见的小波分析方法102
6.3.3小波分析应用实例105
6.4小结107
参文献107
第7章标准规划问题的matlab求解108
7.1线规划108
7.1.1线规划的实例与定义108
7.1.2线规划的matlab标准形式109
7.1.3线规划问题的解的概念109
7.1.4线规划的matlab解法110
7.2非线规划113
7.2.1非线规划的实例与定义113
7.2.2非线规划的matlab解法114
7.2.3二次规划115
7.3整数规划117
7.3.1整数规划的定义117
7.3.201整数规划117
7.4小结118
参文献118
第8章matlab全局优化算法119
8.1matlab全局优化概况119
8.2遗传算法119
8.2.1遗传算法的119
8.2.2遗传算法的步骤120
8.2.3遗传算法的实例126
8.3模拟退火算法128
8.3.1模拟退火算法的128
8.3.2模拟退火算法的步骤130
8.3.3模拟退火算法的实例131
8.4全局优化求解器汇138
8.5延伸阅读138
8.6小结139
参文献139
第9章蚁群算法及其matlab实现140
9.1蚁群算法的140
9.1.1蚁群算法的基本思想140
9.1.2蚁群算法的数学模型141
9.1.3蚁群算法的流程142
9.2蚁群算法的matlab实现142
9.2.1实例背景142
9.2.2算法设计步骤144
9.2.3matlab程序实现144
9.2.4程序执行结果与分析147
9.3算法关键参数的设定149
9.3.1参数设定的准则149
9.3.2数量149
9.3.3信息素因子151
9.3.4启发函数因子151
9.3.5信息素挥发因子151
9.3.6信息素常数152
9.3.7大迭代次数152
9.3.8组合参数设计策略152
9.4应用实例:佳旅游方案(苏北赛2011b)152
9.4.1问题描述152
9.4.2问题的求解和结果153
9.5小结155
参文献155
0章matlab连续模型求解方法156
10.1matlab常规微分方程的求解156__
10.1.1matlab常微分方程的表达方法156
10.1.2常规微分方程的求解实例157
10.2ode家族求解器157
10.2.1ode求解器的分类157
10.2.2ode求解器的应用实例158
10.3专用求解器159
10.4小结162
参文献162
1章matlab评价型模型求解方法163
11.1线加权法163
11.2层次分析法(ahp)166
11.3小结167
参文献167
2章matlab机理建模方法168
12.1机理建模概述168
12.2推导法机理建模168
12.2.1问题描述168
12.2.2设和符号说明168
12.2.3模型的建立169
12.2.4模型中参数的求解169
12.3元胞自动机———法机理建模171
12.3.1元胞自动机的定义171
12.3.2元胞自动机的matlab实现171
12.4小结173
参文献173
第三篇实践篇
3章中的数学问题(cumcm2002b)177
13.1问题的提出177
13.2问题2模型的建立179
13.2.1模型设与符号说明179
13.2.2模型的准备179
13.2.3模型的建立180
13.3模型的求解181
13.3.1求解的思路181
13.3.2matlab程序181
13.3.3程序结果191
13.4点评192
参文献193
4章露天矿卡车调度问题(cumcm2003b)194
14.1问题的提出194
14.2基本设与符号说明196
14.2.1基本设196
14.2.2符号说明196
14.3问题的分析及模型的准备196
14.4数学模型的建立与求解198
14.4.1模型的建立198
14.4.2模型的求解199
14.5点评203
参文献203
5章奥运会商圈规划问题(cumcm2004a)204
15.1问题的描述204
15.2基本设、符号说明及名词约定204
15.2.1基本设204
15.2.2符号说明205
15.2.3名词约定205
15.3问题的分析与模型的准备205
15.3.1基本思路206
15.3.2基本数学表达式的构建206
15.4设置ms网点数学模型的建立与求解207
15.4.1模型的建立207
15.4.2模型的求解208
15.5设置ms网点理论体系的建立210
15.6商区布局规划的数学模型212
15.6.1模型的建立212
15.6.2模型的求解212
15.7模型的评价及使用说明217
15.8点评217
参文献218
6章交巡务台的设置与调度问题(cumcm2011b)219
16.1问题的提出与分析219
16.2基本设219
16.3问题1模型的建立与求解220
16.3.1交巡务台管辖范围分配220
16.3.2交巡警的调度223
16.3.3佳新增交巡务台的设置224
16.4问题2模型的建立和求解231
16.5模型的评价与改进231
16.6点评231
参文献231
7章葡萄酒的评价问题(cumcm2012a)232
17.1问题的提出232
17.2问题1模型的建立与求解232
17.2.1问题1的分析232
17.2.2差异显著评判233
17.2.3评价结果稳定236
17.3问题2模型的建立与求解238
17.3.1问题2的基本设和分析238
17.3.2葡萄酒质量分级239
17.3.3葡萄酒理化指标分级244
17.3.4两种分级结果的分析249
17.4问题3模型分析249
17.5问题4模型分析249
17.6点评249
参文献250
8章出租车补贴方案优化问题(cumcm2015b)251
18.1问题描述251
18.2问题分析251
18.3模型设与符号说明252
18.4问题1模型的建立与求解252
18.4.1指标的确立252
18.4.2里程利用率理想值的确定253
18.4.3供求比率理想值的确定254
18.4.4供求匹配模型的建立255
18.4.5模型求解方法256
18.4.6模型求解结果与分析260
18.5问题2模型的建立与求解261
18.5.1模型准备261
18.5.2缓解程度判断模型的建立263
18.5.3模型求解及结果分析265
18.6问题3模型的建立与求解266
18.6.1分区域动态实时补贴模型的建立266
18.6.2模型求解及结果分析267
18.7模型的评价、改进及推广269
参文献270
9章开放小区对道路通行影响的问题(cumcm2016)271
19.1问题重述272
19.2问题分析272
19.3模型设与符号说明273
19.3.1设内容273
19.3.2设可行273
19.3.3符号说明274
19.4模型的建立与求解274
19.4.1问题1模型的建立与求解274
19.4.2问题2模型的建立与求解277
19.4.3问题3模型的建立与求解279
19.4.4问题4293
19.5模型评价与改进293
参文献294
第四篇赛后重研究篇
第20章matlab基于模型的产品开发流程297
20.1simulink简介297
20.2simulink建模实例298
20.2.1simulink建模方法298
20.2.2锂电池建模的实现298
20.3在simulink中使用matlab数据和算法303
20.4基于模型设计的思想304
20.5小结305
第五篇经验篇
第21章数学建模参赛经验309
21.1如何准备数学建模竞赛309
21.2数学建模队员应该如何学matlab 310
21.3如何才能在数学建模竞赛中取得好312
21.4数学建模竞赛中的项目管理和时间管理313
21.5一种非常实用的数学建模方法:目标建模法315
21.6延伸阅读:matlab在高校的授权模式316
内容简介：
matlab数学建模方法与实践(第3版)将内容分为五个部分：基础、技术、实践、赛后重研究、经验。将数学建模分为数据、优化、连续、评价、机理建模五个类型，matlab的介绍也是按照这五类展开，以便于读者快速对数学建模有全面的认识，建立对数学建模的兴趣和信心。用意深远：本版新增的“赛后重研究篇”介绍如何借助matlab的工程应用功能，将模型转化成产品，并通过转化过程中的强化反馈，倒逼模型和算法的提升。这也与竞赛组委会设立赛后重研究的初衷一致。数学建模是非常有用的技术，不能止步于竞赛，而应该让数学建模在科研和产业界发挥更大的作用。
精彩内容：
本书较第2版的主要变化
在matlab在数学建模中的应用第2版出版2年后也是2016年跟北京航空航天大学出版社陈守老师讨论再版的规划当时感觉受到书名的有些内容不容易展开。有几位从事数学建模教育工作的读者也曾发邮件反馈内容的设置问题其中一点是能不能调整书名。所以本书的一个主要变化是调整了书名使其外延更广阔而且部分院校在选用作为教材时可以避书名局限的问题;还有一个重要的原因经历两版后由于数学建模和matlab的发展都很快内容上也希望有个全新的变化。
本书的第二大主要变化是内容绝大多数的篇章不同于以前的版本。本书将内容分为5个部分思路是按照基础、技术、实践、内容重研究、经验展开的;主题的技术部分是按照数学建模的类型展开的将数学模型分为数据、优化、连续、评价、机理建模5个类型。matlab技术的介绍也是按照这5类展开介绍的技术正好是5类问题需要的建模方法以及这些方法的matlab实现。此安排更便于读者准备竞赛有利于快速对数学建模有个全面的认识也有利于快速建立对数学建模的兴趣和信心。
“赛后重研究篇”是新加的内容其想法与竞赛组委会设立赛后重研究的初衷一致数学建模是非常有用的技术不能止步于竞赛而是应该让数学建模在科研和产业界发挥更大、更实质的作用。matlab作为主要的数学建模实现工具大家往往更关心其科学计算本身而并没有注意它还有系统设计、系统、代码生成等产品开发功能只要将数学模型迁移到imulink中借助基于模型的设计理念可以很快将数学模型转化成产品所以在“赛后重
研究篇”重点介绍如何借助matlab实现从数学模型向产品的转化。现在的读者思路更开阔而且有丰富的智能硬件可以应用如何将模型、工具与智能经验结合起来从而真正地进行创新、产品研发对于很多读者来说是非常有意义的事。
本书特
纵观全书可发现本书的特点鲜明主要表现在:
(1) 方法务实学以致用。本书介绍的方法都是数学建模中的主流方法都经过实践的检验具有较强的实践。对于每种方法本书基本都给出了完整、详细的源代码这对于读者来说具有非常大的参价值很多程序可供读者直接套用并加以学。
(2) 知识系统结构合理。本书的内容编排从基本概念与技术到真题实践再到重研究和竞赛经验使得概念、技术、实践、经验四位一体自然形成全书的知识体系。而对于具体的技术也是脉络清晰、循序渐进按照数据建模、优化、连续、评价、机理建模展开内容上整体是从基础技术入手再到融会贯通。正因为有完整的知识体系读者读起来才有很好的完整感从而更利于理解数学建模的知识体系这对于学是非常有帮助的。
(3) 案例实用易于借鉴。本书选择的案例都是来自数学建模中的经典案例和真实竞赛题并且带有数据和程序所以很容易让读者对案例产生共鸣同时可以利用案例的程序进行模仿式学所带的程序也有助于提高读者的学效率。
(4) 理论与实践相得益彰。本书的每个方法除了理论讲解都配有一个典型的应用案例读者可以通过案例加深对理论的理解同时理论也让案例的应用更有说服力。技术的介绍都以实现实例为目的同时提供大量技术实现的源程序方便读者学。本书注重实践和应用秉承务实、贴近读者的写作风格。
(5)内容独特趣味横生文字简洁易于阅读。很多方法和内容都是同类书籍中所没有的这无疑增加了本书的新颖和趣味。另外在保证描述的前提下我们摒弃了那些刻板、索然无味的文字让文字既有活力又更易于阅读。
如何阅读本书
全书内容分为五个部分故成五篇。
篇(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(技术篇)是技术的主体部分系统介绍了matlab建模的主流技术。这个部分又按照数学建模的类型分为五个方面:
(1) 第3~6章主要讲数据建模技术包括数据的准备、常用的数学建模方法、机器学、灰预测、神经网络以及小波分析。
(2) 第7~9章主要介绍优化技术包括标准规划模型的求解、matlab全局优化技术由于蚁群算法也是比较经典的全局优化算法但不包含在全局优化工具箱中所以单独介绍了这个算法。
(3) 0章介绍了连续模型的matlab求解方法。
(4) 1章介绍的是评价型模型的求解方法。
(5) 2章介绍的是机理建模的matlab实现方法。
第三篇(实践篇)以历年大数学建模竞赛的经典赛题为例介绍matlab在其中的实际应用过程包括详细的建模过程、求解过程以及原汁原味的竞赛不仅让读者体会matlab的实战技能也能增强读者的建模实战水。
第四篇(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并通过在转化过程中强化反馈倒逼模型和算法的提升。因为有很多模型不通过产品化是很难发现其中缺陷的。
第五篇(经验篇)主要介绍数学建模的参赛经验、心得、以及matlab的学经验这些经验有助于竞赛的准备和竞赛的提升至少让读者更从容地参与数学建模活动。
其中前三篇为本书的重点内容建议重点研读;第四篇为选读内容适合赛后对研究或模型产品化感兴趣的读者;第五篇可以了解一下在实际准备数学建模的过程中如果遇到问题可以再重此篇。
读者对象
数学建模参赛者; 数学、数学建模等学科的教师和;
从事数学建模相关工作的专业人士;
需要用到数学建模技术的各领域的科研工作者;
希望学matlab的工程师或科研工作者因为本书的代码都是用matlab编写的所以对于希望学matlab的读者来说也是一本很好的参书;
其他对数学建模和matlab感兴趣的人士。
致读者
致教师
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