MATLAB数学建模方法与实践前后已加印20余次,MathWorks鼎力推荐。程序源码可免费下载,有交流平台,双色印刷(第3版)

副标题:无

作   者:卓金武

分类号:

ISBN:9787512427273

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简介


作者权威:

两位作者均为MathWorks公司的工作人员。作者卓金武是MathWorks中国教育业务总监,学生时代曾数次获全国大学生数学建模竞赛一等奖和全国研究生数学建模竞赛一等奖。作者王鸿钧为MathWorks中国高级工程师,主要职责是为航空、汽车等行业提供MATLAB/Simulink的基于模型设计的解决方案。

内容全面:

《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。

《MATLAB数学建模方法与实践(第3版)》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,介绍基本概念,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,介绍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、蚁群算法等全局优化算法)、连续模型、评价型模型以及机理建模的MATLAB实现方法;第三篇是实践篇,以历年全国大学生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,从容参与数学建模活动。

《MATLAB数学建模方法与实践(第3版)》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”课程的参考用书,还可供广大科研人员、学者、工程技术人员参考。
【媒体评论】

来自本书前两版的读者评论

很好的一本书,要参加建模了,*难得的就是有那么一两本给力的参考书,这本算得上是一本宝书了,对各类问题都讲得很清楚,而且有完整的程序代码。总之,很适合即将参加建模得读者。

——当当网用户(匿名)

这本书很适合参加建模比赛的同学,讲解得非常细致。——当当网用户(匿名)

MATLAB是一个功能非常强大的软件,数学建模比赛中会用到这本书中的好多知识。——当当网用户(匿名)

卓金武老师曾经来过我们学校做讲座,讲话幽默风趣却又不失深刻,此次购买他的书更是万分激动! ——当当网用户 萌萌萌哒李李李

书的质量很好,也是我们老师极力推荐的,内容很赞。除此之外,包装好,速度快,满意的一次购物。——当当网用户(匿名)

内容挺丰富的,分为方法演绎和真题两部分。后面还有笔者的一些参赛的亲身经历和建议。因为编者都有过实际参加建模的经历,所以这本书真的很与众不同,很值得一看!不过这本书对于无MATLAB基础的人来说有点难。强烈推荐给欲参加数模的大学生们!!!! ——当当网 m***k

书是好书,我身边几乎每个搞建模的学长们都推荐了这本,所以特意买来手边常备。——*网 n***W

这本书非常好,非常适合做建模的同学学习借鉴,书中通过历年例题简述了建模的思想,并且教会了我们如何运用MATLAB编写程序,值得大家购买。赞!——亚马逊用户 王*慧

这本书的*特点是实用, 案例直接带有程序, 可以直接套用。相比*版, 案例更好些, 另外层次分析法、蚁群算法部分写得不错。 去年带了3个队参加全国赛,每个学生送一本, 结果1队全国一等奖,1队省一等奖。继续支持这样的好书!——亚马逊用户 zhou*bao


目录


*篇 基础篇

第1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

2.1MATLAB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

2.2.4MATLAB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

参考文献 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 读取视频 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 基本描述性统计 34

3.3.2 分布描述性统计 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)基本原理 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

参考文献 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 一元线性回归 48

4.1.2 一元非线性回归 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

参考文献 57

第5章 MATLAB机器学习方法 58

5.1MATLAB机器学习概况 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 深度学习 82

5.4.1 深度学习的崛起 82

5.4.2 深度学习的原理 82

5.4.3 深度学习训练过程 83

5.4.4MATLAB深度学习训练过程 84

5.5 小 结 86

参考文献 86

第6章 其他数据建模方法 87

6.1 灰色预测方法 87

6.1.1 灰色预测概述 87

6.1.2 灰色系统基本理论 87

6.1.3 经典灰色模型GM(1,1) 89

6.1.4 灰色预测的MATLAB程序 94

6.1.5 灰色预测应用实例 95

6.1.6 灰色预测小结 98

6.2 神经网络 98

6.2.1 神经网络的原理 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

参考文献 107

第7章 标准规划问题的MATLAB求解 108

7.1 线性规划 108

7.1.1 线性规划的实例与定义 108

7.1.2 线性规划的MATLAB标准形式 109

7.1.3 线性规划问题的解的概念 109

7.1.4 线性规划的MATLAB解法 110

7.2 非线性规划 113

7.2.1 非线性规划的实例与定义 113

7.2.2 非线性规划的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

7.3.20 1整数规划 117

7.4 小 结 118

参考文献 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 遗传算法的原理 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 模拟退火算法的原理 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 全局优化求解器汇总 138

8.5 延伸阅读 138

8.6 小 结 139

参考文献 139

第9章 蚁群算法及其MATLAB实现 140

9.1 蚁群算法的原理 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 蚂蚁数量 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 *迭代次数 152

9.3.8 组合参数设计策略 152

9.4 应用实例:*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

参考文献 155

第10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

参考文献 162

第11章 MATLAB评价型模型求解方法 163

11.1 线性加权法 163

11.2 层次分析法(AHP) 166

11.3 小 结 167

参考文献 167

第12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假设和符号说明 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———仿真法机理建模 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

参考文献 173

第三篇 实践篇

第13章 彩票中的数学问题(CUMCM2002B) 177

13.1 问题的提出 177

13.2 问题2模型的建立 179

13.2.1模型假设与符号说明 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 技巧点评 192

参考文献 193

第14章 露天矿卡车调度问题(CUMCM2003B) 194

14.1 问题的提出 194

14.2 基本假设与符号说明 196

14.2.1基本假设 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 技巧点评 203

参考文献 203

第15章 奥运会商圈规划问题(CUMCM2004A) 204

15.1 问题的描述 204

15.2 基本假设、符号说明及名词约定 204

15.2.1基本假设 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 技巧点评 217

参考文献 218

第16章 交巡警服务平台的设置与调度问题(CUMCM2011B) 219

16.1 问题的提出与分析 219

16.2 基本假设 219

16.3 问题1模型的建立与求解 220

16.3.1 交巡警服务平台管辖范围分配 220

16.3.2交巡警的调度 223

16.3.3*新增交巡警服务平台的设置 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 技巧点评 231

参考文献 231

第17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差异显著性评判 233

17.2.3评价结果稳定性 236

17.3 问题2模型的建立与求解 238

17.3.1问题2的基本假设和分析 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 论文点评 249

参考文献 250

第18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 模型假设与符号说明 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

参考文献 270

第19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 模型假设与符号说明 273

19.3.1假设内容 273

19.3.2假设可行性 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4 293

19.5 模型评价与改进 293

参考文献 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习MATLAB 310

21.3 如何才能在数学建模竞赛中取得好成绩 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


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