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《MATLAB数学建模经典案例实战》全面、系统地讲解了数学建模的知识。书中结合历年全国大学生数学建模竞赛试题,采用案例与算法程序相结合的方法,循序渐进,逐步引导读者深入挖掘实际问题背后的数学问题及求解方法。在本书案例的分析计算中巧妙地结合了MATLAB等工具,并采用不同的算法进行模型求解,达到异曲同工之妙。本书结合实际,对网上讨论的很多疑难问题也做了解答。0 g, P' S; k; m$ I; M) e
《MATLAB数学建模经典案例实战》共25章,分3篇。主要内容有:MATLAB基础知识、LINGO基础知识、SPSS基础知识、数学建模基础理论及算法设计、基于LINGO的基础理论及算法设计、企业销售额问题、日报销售问题、钢管加工用料问题、航空运输能力问题、人员安排问题、食堂用餐满意度问题、城市居民食品分类及零售价格预测、景区灭火问题、煤矿最优通风量问题、住房的合理定价、发电机安排计划、大气污染问题、交巡警服务平台的设置与调度问题、风电功率预测问题、大学毕业生就业问题、蛛网结构合理性研究、太阳能小屋的设计、高校硕士研究生指标分配问题、碳排放约束下的江苏省煤炭消费量预测、变循环发动机部件法建模及优化。3 h, |, x( D- P. S
《MATLAB数学建模经典案例实战》适合所有想全面学习数学建模并提高数学应用能力的人员阅读,也适合各种使用数学分析软件(MATLAB、LINGO和SPSS)进行开发的工程技术人员使用。对于各大高校师生解决工程问题,进行课堂教学等也是一本不可或缺的参考书。
$ F7 Y- {/ B( M2 O5 M4 `; H6 K 详解54个工程应用案例、65个算法案例和31种算法应用, B- X8 V- o/ I) ~$ N- h
详解21种常用数据处理算法:数据插值、拟合、线性回归、因子分析(主成分分析)、系统聚类分析、线性规划、非线性规划、层次分析法、指数平滑预测、线性二次移动平均法、混合整数规划、大规模数学规划、DW检验、数据灵敏性分析、灰色关联分析、分段函数处理、灰色预测、多元回归分析、残差检验、双立方插值、机理分析
" {) l( i* H9 C( c 详解10种高级数据分析处理算法:BP神经网络、最小树、最短路、粒子群算法、马尔科夫链、分支定界法、动态加权综合评价法、广义回归、组合优化、时间序列的动态神经网络
4 [5 u3 L( u# Z" m, j网络互动答疑服务: 5 P; k2 L% V6 J0 A7 J2 t9 ^
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