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【作者】
卓金武，中国量化投资学会专家委员会成员，MathWorks中国区数据挖掘和量化投资总监，主要职责是向中国区MATLAB正版用户提供数据挖掘和量化投资解决方案。曾2次获全国大学生数学建模竞赛一等奖(2003，2004)，1次获全国研究生数学建模竞赛一等奖《2007)；已主编专著两部：《MATLAB在数学建模中的应用》(第一版和第二版)。
【内容】
本书主要介绍高职高专数学建模方法的MATLAB实现以及一些建模案例的MATLAB求解过程。共五篇。第1篇介绍数学建模和MATLAB的基础知识；第2篇根据数学建模的五大类型介绍相应的MATLAB建模方法；第3篇介绍历年经典建模赛题及MATLAB求解过程；第4篇介绍数学建模的后应用MATLAB
【目录】
第一篇 基础篇
第1章 绪论
1.1 MATLAB在数学建模中的地位
1.2 正确且高效的MATLAB编程理念
1.3 数学建模对MATLAB水平的要求
1.4 如何提高MATLAB建模水平
1.5 小结
参考文献
第2章 MATLAB数学建模快速入门
2.1 MATLAB快速入门
2.1.1 MATLAB概要
2.1.2 MATLAB的功能
2.1.3 快速入门案例
2.1.4 入门后的提高
2.2 MATLAB常用技巧
2.2.1 常用标点的功能
2.2.2 常用操作指令
2.2.3 指令编辑操作键
2.3 MATLAB数据类型
2.3.1 数值类型
2.3.2 字符类型
2.3.3 日期和时间
2.3.4 元胞数组
2.3.5 表格
2.4 程序结构
2.4.1 标识命令
2.4.2 条件语句
2.4.3 循环语句
2.5 MATLAB开发模式
2.5.1 命令行模式
2.5.2 脚本模式
2.5.3 面向对象模式
2.5.4 三种模式的配合
2.6 小结
参考文献
第二篇 技术篇
第3章 数据建模基础
3.1 数据的获取
3.1.1 从Excel中读取数据
3.1.2 从TXT中读取数据
3.1.3 读取图片
3.1.4 读取视频
3.2 数据的预处理
3.2.1 缺失值处理
3.2.2 噪声过滤
3.2.3 数据集成
3.2.4 数据归约
3.2.5 数据变换
3.3 数据的统计
3.3.1 基本描述性统计
3.3.2 分布描述性统计
3.4 数据可视化
3.4.1 基本可视化
3.4.2 数据分布形状可视化
3.4.3 数据关联可视化
3.4.4 数据分组可视化
3.5 数据降维
3.5.1 主成分分析(PCA)基本原理
3.5.2 PCA应用案例:企业综合实力排序
3.5.3 相关系数降维
3.6 小结
参考文献
第4章 数据的拟合和回归
4.1 一元回归
4.1.1 一元线性回归
4.1.2 一元非线性回归
4.2 多元回归
4.3 逐步回归
4.4 Logistic回归
4.5 小结
参考文献
第5章 MATLAB机器学习方法
5.1 MATLAB机器学习概况
5.2 分类方法
5.2.1 K近邻分类
5.2.2 贝叶斯分类
5.2.3 支持向量机分类
5.3 聚类方法
5.3.1 K-means聚类
5.3.2 层次聚类
5.3.3 模糊C均值聚类
5.4 深度学习
5.4.1 深度学习的崛起
5.4.2 深度学习的原理
5.4.3 深度学习训练过程
5.4.4 MATLAB深度学习训练过程
5.5 小结
参考文献
第6章 其他数据建模方法
6.1 灰色预测方法
6.1.1 灰色预测概述
6.1.2 灰色模型的预测步骤
6.1.3 灰色预测典型MATLAB程序
结构
6.1.4 应用实例:与会代表人数(CUMCM2009D)
6.1.5 灰色预测经验小结
6.2 神经网络
6.2.1 神经网络的原理
6.2.2 神经网络的实例
6.2.3 神经网络的特点
6.3 小波分析
6.3.1 小波分析概述
6.3.2 常见的小波分析方法
6.3.3 小波分析应用实例
6.4 小结
参考文献
第7章 标准规划模型的MATLAB求解
7.1 线性规划
7.1.1 线性规划的实例与定义
7.1.2 线性规划的MATLAB标准形式
7.1.3 线性规划问题的解的概念
7.1.4 线性规划的MATLAB解法
7.2 非线性规划
7.2.1 非线性规划的实例与定义
7.2.2 非线性规划的MATLAB解法
7.2.3 二次规划
7.3 整数规划
7.3.1 整数规划的定义
7.3.20 1整数规划
7.4 小结
参考文献
第8章 MATLAB全局优化算法
8.1 MATLAB全局优化概况
8.2 遗传算法
8.2.1 遗传算法的原理
8.2.2 遗传算法的步骤
8.2.3 遗传算法的实例
8.3 模拟退火算法
8.3.1 模拟退火算法的原理
8.3.2 模拟退火算法的步骤
8.3.3 模拟退火算法的实例
8.4 全局优化求解器汇总
8.5 延伸阅读
8.6 小结
参考文献
第9章 MATLAB连续模型求解方法
9.1 MATLAB常规微分方程的求解
9.1.1 MATLAB常微分方程的表达方法
9.1.2 常规微分方程的求解实例
9.2 ODE家族求解器
9.2.1 ODE求解器的分类
9.2.2 ODE求解器的应用实例
9.3 专用求解器
9.4 小结
参考文献
第10章 MATLAB评价型模型求解方法
10.1 线性加权法
10.2 层次分析法(AHP)
10.3 小结
参考文献
第11章 MATLAB机理建模方法
11.1 机理建模概述
11.2 推导法机理建模
11.2.1 问题描述
11.2.2 假设和符号说明
11.2.3 模型的建立
11.2.4 模型中参数的求解
11.3 元胞自动机仿真法机理建模
11.3.1 元胞自动机的定义
11.3.2 元胞自动机的MATLAB实现
11.4 小结
参考文献
第三篇 实践篇
第12章 众筹筑屋规划方案设计模型(CUMCM2015D)
12.0 摘要
12.1 模型背景与问题的重述
12.1.1 模型的背景
12.1.2 问题重述
12.2 问题分析和基本思路
12.2.1 问题分析
12.2.2 建模思路与思路流程图
12.3 基本符号说明与基本假设
12.3.1 基本符号说明
12.3.2 基本假设
12.4 模型的建立和求解
12.4.1 问题一
12.4.2 问题二
12.4.3 问题三
12.5 模型的检验及进一步讨论
12.5.1 问题一
12.5.2 问题二
12.5.3 问题三
12.6 模型的改进方向
12.7 模型的优缺点分析
12.7.1 模型的优点分析
12.7.2 模型的缺点分析
12.8 模型的推广
12.9 小结
参考文献
第13章 风电场运行状况分析及优化研究(CUMCM2016D)
13.0 摘要
13.1 问题的提出
13.1.1 问题背景
13.1.2 问题重述
13.2 问题的分析
13.2.1 预备知识
13.2.2 问题的分析
13.3 模型的假设与符号说明
13.3.1 模型的假设
13.3.2 符号说明
13.4 模型的建立与求解
13.4.1 问题一
13.4.2 问题二
13.4.3 问题三
13.5 误差的分析与改善
13.5.1 误差的分析
13.5.2 误差的改善
13.6 模型的评价与推广
13.6.1 模型的评价
13.6.3 模型的推广
13.7 小结
参考文献
第四篇 赛后重研究篇
第14章 MATLAB基于模型的产品开发流程
14.1 Simulink简介
14.2 Simulink建模实例
14.2.1 Simulink建模方法
14.2.2 锂电池建模的实现
14.3 在Simulink中使用MATLAB数据和算法
14.4 基于模型设计的思想
14.5 小结
第五篇 经验篇
第15章 数学建模参赛经验
15.1 如何准备数学建模竞赛
15.2 数学建模队员应该如何学习MATLAB
15.3 如何才能在数学建模竞赛中取得好成绩
15.4 数学建模竞赛中的项目管理和时间管理
15.5 一种非常实用的数学建模方法:目标建模法
15.6 延伸阅读:MATLAB在高校的授权模式
附件实践篇竞赛原题
附件A2015年全国大学生数学建模竞赛D题
众筹筑屋规划方案设计
附件B2016年全国大学生数学建模竞赛D题
电场运行状况分析及优化
第1章 绪论
1.1 MATLAB在数学建模中的地位
1.2 正确且高效的MATLAB编程理念
1.3 数学建模对MATLAB水平的要求
1.4 如何提高MATLAB建模水平
1.5 小结
参考文献
第2章 MATLAB数学建模快速入门
2.1 MATLAB快速入门
2.1.1 MATLAB概要
2.1.2 MATLAB的功能
2.1.3 快速入门案例
2.1.4 入门后的提高
2.2 MATLAB常用技巧
2.2.1 常用标点的功能
2.2.2 常用操作指令
2.2.3 指令编辑操作键
2.3 MATLAB数据类型
2.3.1 数值类型
2.3.2 字符类型
2.3.3 日期和时间
2.3.4 元胞数组
2.3.5 表格
2.4 程序结构
2.4.1 标识命令
2.4.2 条件语句
2.4.3 循环语句
2.5 MATLAB开发模式
2.5.1 命令行模式
2.5.2 脚本模式
2.5.3 面向对象模式
2.5.4 三种模式的配合
2.6 小结
参考文献
第二篇 技术篇
第3章 数据建模基础
3.1 数据的获取
3.1.1 从Excel中读取数据
3.1.2 从TXT中读取数据
3.1.3 读取图片
3.1.4 读取视频
3.2 数据的预处理
3.2.1 缺失值处理
3.2.2 噪声过滤
3.2.3 数据集成
3.2.4 数据归约
3.2.5 数据变换
3.3 数据的统计
3.3.1 基本描述性统计
3.3.2 分布描述性统计
3.4 数据可视化
3.4.1 基本可视化
3.4.2 数据分布形状可视化
3.4.3 数据关联可视化
3.4.4 数据分组可视化
3.5 数据降维
3.5.1 主成分分析(PCA)基本原理
3.5.2 PCA应用案例:企业综合实力排序
3.5.3 相关系数降维
3.6 小结
参考文献
第4章 数据的拟合和回归
4.1 一元回归
4.1.1 一元线性回归
4.1.2 一元非线性回归
4.2 多元回归
4.3 逐步回归
4.4 Logistic回归
4.5 小结
参考文献
第5章 MATLAB机器学习方法
5.1 MATLAB机器学习概况
5.2 分类方法
5.2.1 K近邻分类
5.2.2 贝叶斯分类
5.2.3 支持向量机分类
5.3 聚类方法
5.3.1 K-means聚类
5.3.2 层次聚类
5.3.3 模糊C均值聚类
5.4 深度学习
5.4.1 深度学习的崛起
5.4.2 深度学习的原理
5.4.3 深度学习训练过程
5.4.4 MATLAB深度学习训练过程
5.5 小结
参考文献
第6章 其他数据建模方法
6.1 灰色预测方法
6.1.1 灰色预测概述
6.1.2 灰色模型的预测步骤
6.1.3 灰色预测典型MATLAB程序
结构
6.1.4 应用实例:与会代表人数(CUMCM2009D)
6.1.5 灰色预测经验小结
6.2 神经网络
6.2.1 神经网络的原理
6.2.2 神经网络的实例
6.2.3 神经网络的特点
6.3 小波分析
6.3.1 小波分析概述
6.3.2 常见的小波分析方法
6.3.3 小波分析应用实例
6.4 小结
参考文献
第7章 标准规划模型的MATLAB求解
7.1 线性规划
7.1.1 线性规划的实例与定义
7.1.2 线性规划的MATLAB标准形式
7.1.3 线性规划问题的解的概念
7.1.4 线性规划的MATLAB解法
7.2 非线性规划
7.2.1 非线性规划的实例与定义
7.2.2 非线性规划的MATLAB解法
7.2.3 二次规划
7.3 整数规划
7.3.1 整数规划的定义
7.3.20 1整数规划
7.4 小结
参考文献
第8章 MATLAB全局优化算法
8.1 MATLAB全局优化概况
8.2 遗传算法
8.2.1 遗传算法的原理
8.2.2 遗传算法的步骤
8.2.3 遗传算法的实例
8.3 模拟退火算法
8.3.1 模拟退火算法的原理
8.3.2 模拟退火算法的步骤
8.3.3 模拟退火算法的实例
8.4 全局优化求解器汇总
8.5 延伸阅读
8.6 小结
参考文献
第9章 MATLAB连续模型求解方法
9.1 MATLAB常规微分方程的求解
9.1.1 MATLAB常微分方程的表达方法
9.1.2 常规微分方程的求解实例
9.2 ODE家族求解器
9.2.1 ODE求解器的分类
9.2.2 ODE求解器的应用实例
9.3 专用求解器
9.4 小结
参考文献
第10章 MATLAB评价型模型求解方法
10.1 线性加权法
10.2 层次分析法(AHP)
10.3 小结
参考文献
第11章 MATLAB机理建模方法
11.1 机理建模概述
11.2 推导法机理建模
11.2.1 问题描述
11.2.2 假设和符号说明
11.2.3 模型的建立
11.2.4 模型中参数的求解
11.3 元胞自动机仿真法机理建模
11.3.1 元胞自动机的定义
11.3.2 元胞自动机的MATLAB实现
11.4 小结
参考文献
第三篇 实践篇
第12章 众筹筑屋规划方案设计模型(CUMCM2015D)
12.0 摘要
12.1 模型背景与问题的重述
12.1.1 模型的背景
12.1.2 问题重述
12.2 问题分析和基本思路
12.2.1 问题分析
12.2.2 建模思路与思路流程图
12.3 基本符号说明与基本假设
12.3.1 基本符号说明
12.3.2 基本假设
12.4 模型的建立和求解
12.4.1 问题一
12.4.2 问题二
12.4.3 问题三
12.5 模型的检验及进一步讨论
12.5.1 问题一
12.5.2 问题二
12.5.3 问题三
12.6 模型的改进方向
12.7 模型的优缺点分析
12.7.1 模型的优点分析
12.7.2 模型的缺点分析
12.8 模型的推广
12.9 小结
参考文献
第13章 风电场运行状况分析及优化研究(CUMCM2016D)
13.0 摘要
13.1 问题的提出
13.1.1 问题背景
13.1.2 问题重述
13.2 问题的分析
13.2.1 预备知识
13.2.2 问题的分析
13.3 模型的假设与符号说明
13.3.1 模型的假设
13.3.2 符号说明
13.4 模型的建立与求解
13.4.1 问题一
13.4.2 问题二
13.4.3 问题三
13.5 误差的分析与改善
13.5.1 误差的分析
13.5.2 误差的改善
13.6 模型的评价与推广
13.6.1 模型的评价
13.6.3 模型的推广
13.7 小结
参考文献
第四篇 赛后重研究篇
第14章 MATLAB基于模型的产品开发流程
14.1 Simulink简介
14.2 Simulink建模实例
14.2.1 Simulink建模方法
14.2.2 锂电池建模的实现
14.3 在Simulink中使用MATLAB数据和算法
14.4 基于模型设计的思想
14.5 小结
第五篇 经验篇
第15章 数学建模参赛经验
15.1 如何准备数学建模竞赛
15.2 数学建模队员应该如何学习MATLAB
15.3 如何才能在数学建模竞赛中取得好成绩
15.4 数学建模竞赛中的项目管理和时间管理
15.5 一种非常实用的数学建模方法:目标建模法
15.6 延伸阅读:MATLAB在高校的授权模式
附件实践篇竞赛原题
附件A2015年全国大学生数学建模竞赛D题
众筹筑屋规划方案设计
附件B2016年全国大学生数学建模竞赛D题
电场运行状况分析及优化
