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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。7 {$ G/ U8 J) }9 f2 {
《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。
1 b6 n0 `: ?! Y- a$ ]! a! { 《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。5 G, Q7 ?' Y0 w% {" s% t2 N$ S
详解54个工程应用案例、65个算法案例和31种算法应用
- A- [( `$ V) b0 ~" N# p 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
& v/ B5 R( {9 ^ 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: G: X( H$ o0 X
网络互动答疑服务: 6 |1 s+ W' Z8 I. e. @" R' E- j* ^
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% q: A1 i% \) L) u8 u. b LINGO基础知识8 k3 Z+ E/ j4 K& a' @; Z$ _+ `5 f
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食堂用餐满意度问题
Y1 {9 j4 a' g+ z+ E( K7 z 物价预测问题- a; C' ?3 b6 H i! K: L, K, ?
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1 l. q; w9 l7 A, T 煤矿最优通风量问题2 e9 P$ @9 Y$ U) z, B
住房合理定价问题( I& s; [: _3 C
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1 C2 n* K F# h7 B a 煤炭消费量预测问题- j4 ^# c( y. _: \: |- h' i
变循环发动机部件法建模及优化
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Matlab数学建模经典案例实战源程序.zip
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