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數(shù)學(xué)建模:算法與編程實現(xiàn)

數(shù)學(xué)建模:算法與編程實現(xiàn)

定 價:¥99.00

作 者: 張敬信 著
出版社: 機械工業(yè)出版社
叢編項: 人工智能科學(xué)與技術(shù)叢書
標 簽: 暫缺

ISBN: 9787111709794 出版時間: 2022-07-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 293 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  本書定位于夯實數(shù)學(xué)建模基礎(chǔ),采用主流編程方法和簡潔代碼實現(xiàn)常用的數(shù)學(xué)建模算法,以案例為導(dǎo)向,圍繞數(shù)學(xué)建模知識體系展開。全書分5篇,共11章。前兩章是數(shù)學(xué)建?;A(chǔ)篇,包括數(shù)學(xué)建模介紹、數(shù)學(xué)建模的一般流程(初等模型)、如何從算法到編程實現(xiàn)(層次分析法與自定義函數(shù));接著按算法板塊組織內(nèi)容,包括微分方程模型篇(人口模型、傳染病模型)、優(yōu)化模型篇(規(guī)劃模型、投資優(yōu)化策略、優(yōu)化模型進階)、評價模型篇(經(jīng)典評價模型、模糊理論)、預(yù)測模型篇(常規(guī)預(yù)測模型、時間序列分析)。本書有配套源碼資源和電子課件。 本書可作為高等院校數(shù)學(xué)建模的入門教材,也可作為數(shù)學(xué)建模指導(dǎo)教師的參考資料,還可作為其他相關(guān)行業(yè)人員、科研人員使用數(shù)學(xué)模型解決實際問題的參考用書。

作者簡介

  張敬信,哈爾濱工業(yè)大學(xué)基礎(chǔ)數(shù)學(xué)博士,現(xiàn)為哈爾濱商業(yè)大學(xué)數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)系主任、副教授、應(yīng)用統(tǒng)計碩導(dǎo)、數(shù)學(xué)建模主教練。主研方向為數(shù)學(xué)建模、數(shù)據(jù)挖掘等,熱愛編程、擅長R語言。常駐知乎平臺,粉絲7萬+。發(fā)表SCI論文4篇,主持黑龍江省哲學(xué)社科項目1項,黑龍江省教育廳科技項目1項。

圖書目錄

前言
數(shù)學(xué)建?;A(chǔ)篇?。?
第1章 數(shù)學(xué)建模概述?。?
1.1 什么是數(shù)學(xué)建?!。?
1.2 數(shù)學(xué)建模算法與實現(xiàn)?。?
1.2.1 數(shù)學(xué)建模算法分類?。?
1.2.2 數(shù)學(xué)建模算法實現(xiàn)語言?。?
1.3 數(shù)學(xué)建模的一般流程?。?
1.3.1 問題提出?。?
1.3.2 明確問題 / 6
1.3.3 模型假設(shè)?。?
1.3.4 建立模型?。?
1.3.5 模型求解?。?
1.3.6 結(jié)果分析 / 10
1.3.7 論文寫作?。?3
1.4 數(shù)學(xué)建模的應(yīng)用領(lǐng)域?。?8
1.4.1 能力培養(yǎng)?。?8
1.4.2 運籌優(yōu)化?。?9
1.4.3 機器學(xué)習(xí)?。?0
1.4.4 金融投資 / 22
1.4.5 科學(xué)研究?。?3
1.4.6 數(shù)學(xué)建模競賽?。?4
思考題1 / 30
第2章 從算法到編程實現(xiàn)?。?1
2.1 如何從算法到代碼 / 31
2.2 以層次分析法為例?。?2
2.2.1 AHP算法步驟?。?4
2.2.2 案例:旅游地選擇?。?7
思考題2 / 44
第3章 微分方程模型篇?。?5
人口模型 / 46
3.1 Malthus人口模型?。?6
3.1.1 指數(shù)增長模型?。?6
3.1.2 案例:預(yù)測美國人口?。?8
3.2 Logistic人口模型?。?2
3.2.1 阻滯增長模型?。?2
3.2.2 案例:預(yù)測電影累計票房 / 55
3.3 Leslie模型?。?9
思考題3?。?3
第4章 傳染病模型 / 64
4.1 SI/SIS模型?。?5
4.1.1 SI模型?。?5
4.1.2 SIS模型?。?8
4.2 SIR模型?。?2
4.2.1 模型建立?。?2
4.2.2 模型求解?。?3
4.3 艙室模型?。?6
4.3.1 艙室模型建模方法 / 76
4.3.2 SEIR模型?。?7
4.4 案例:SARS的傳播規(guī)律?。?9
4.4.1 時變SIR模型?。?9
4.4.2 模型求解 / 80
思考題4?。?6
優(yōu)化模型篇 / 87
第5章 規(guī)劃模型?。?9
5.1 線性規(guī)劃?。?1
5.1.1 線性規(guī)劃模型 / 91
5.1.2 案例:生產(chǎn)計劃問題建?!。?3
5.2 (混合)整數(shù)規(guī)劃?。?8
5.2.1 (混合)整數(shù)規(guī)劃模型?。?8
5.2.2 運輸問題兼談Lingo語法?。?9
5.2.3 案例:生產(chǎn)與存儲問題?。?03
5.3 非線性規(guī)劃?。?05
5.4 目標規(guī)劃 / 109
思考題5?。?13
第6章 投資優(yōu)化策略?。?15
6.1 二次規(guī)劃?。?15
6.2 多目標規(guī)劃?。?17
6.3 馬科維茨均值-方差模型?。?21
6.3.1 基本的投資組合?。?22
6.3.2 雙目標的帕累托尋優(yōu)?。?26
思考題6 / 128
第7章 優(yōu)化模型進階?。?29
7.1 優(yōu)化建模技術(shù) / 129
7.1.1 處理特殊目標函數(shù)?。?29
7.1.2 處理特殊約束?。?32
7.1.3 分段線性函數(shù)建?!。?33
7.2 案例:露天礦生產(chǎn)車輛安排 / 134
7.2.1 問題分析與假設(shè)?。?36
7.2.2 基于整數(shù)規(guī)劃的最優(yōu)調(diào)運方案?。?37
7.2.3 最優(yōu)調(diào)運方案下的派車計劃 / 143
7.2.4 多目標規(guī)劃模型的序貫解法?。?46
思考題7 / 149
評價模型篇?。?50
第8章 經(jīng)典評價模型?。?52
8.1 數(shù)據(jù)指標預(yù)處理?。?52
8.1.1 指標的一致性處理 / 152
8.1.2 指標的無量綱化處理?。?54
8.1.3 定性指標的量化?。?56
8.2 主客觀賦權(quán)法?。?58
8.2.1 層次分析法?。?58
8.2.2 熵權(quán)法?。?59
8.2.3 主成分法 / 160
8.2.4 動態(tài)加權(quán)法?。?63
8.3 理想解法?。?65
8.3.1 算法原理?。?65
8.3.2 案例:河流水質(zhì)評價 / 167
8.4 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析?。?68
8.4.1 DEA相關(guān)概念 / 169
8.4.2 CCR模型?。?70
8.4.3 BCC模型?。?74
8.4.4 帶非期望產(chǎn)出的SBM模型?。?76
思考題8?。?78
第9章 模糊理論?。?79
9.1 模糊理論基礎(chǔ) / 180
9.1.1 模糊集與隸屬函數(shù)?。?80
9.1.2 模糊運算 / 184
9.2 模糊綜合評價?。?86
9.2.1 算法步驟?。?86
9.2.2 案例:耕作方案模糊評價?。?88
9.3 灰色關(guān)聯(lián)分析?。?97
9.3.1 算法原理?。?97
9.3.2 案例:運動員訓(xùn)練與成績?。?98
9.3.3 優(yōu)勢分析 / 200
9.3.4 灰色關(guān)聯(lián)評價 / 201
思考題9?。?02
預(yù)測模型篇 / 203
第10章 常規(guī)預(yù)測模型?。?04
10.1 線性回歸 / 204
10.1.1 一元線性回歸?。?04
10.1.2 多元線性回歸?。?07
10.1.3 回歸模型檢驗?。?08
10.1.4 案例:銷售利潤預(yù)測?。?13
10.2 線性回歸進階?。?21
10.2.1 梯度下降法?。?21
10.2.2 非線性回歸?。?25
10.2.3 逐步回歸?。?31
10.3 廣義線性模型?。?33
10.3.1 Logistic回歸及案例?。?34
10.3.2 泊松回歸?。?37
10.4 灰色預(yù)測 / 239
10.4.1 GM(1,1)模型?。?40
10.4.2 案例:SARS疫情對旅游業(yè)的影響 / 244
思考題10?。?47
第11章 時間序列分析 / 248
11.1 預(yù)備知識?。?49
11.1.1 差分與延遲 / 249
11.1.2 平穩(wěn)性?。?49
11.1.3 時間序列分析的一般步驟 / 252
11.2 確定性分解?。?53
11.2.1 確定性分解算法?。?53
11.2.2 案例:出口額數(shù)據(jù)確定性分解建?!。?53
11.3 指數(shù)平滑法?。?55
11.3.1 簡單

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