MATLAB數(shù)學建模方法與實踐（第4版）

篇  基礎篇
第1章緒論2
1.1MATLAB在數(shù)學建模中的地位2
1.2正確且高效的MATLAB編程理念3
1.3數(shù)學建模對MATLAB水平的要求3
1.4如何提高MATLAB建模水平4
1.5本章小結5
參考文獻5
第2章MATLAB基礎6
2.1MATLAB快速入門6
2.1.1MATLAB概要6
2.1.2MATLAB的功能7
2.1.3快速入門案例8
2.1.4入門后的提高13
2.2MATLAB常用操作14
2.2.1常用標點的功能14
2.2.2常用操作指令15
2.2.3指令編輯操作鍵15
2.3MATLAB腳本類型15
2.3.1M腳本15
2.3.2實時腳本16
2.3.3函數(shù)腳本19
2.4MATLAB數(shù)據(jù)類型20
2.4.1數(shù)值類型21
2.4.2字符類型23
2.4.3日期和時間25
2.4.4元胞數(shù)組26
2.4.5表格28
2.5程序結構29
2.5.1標識命令29
2.5.2條件語句30
2.5.3循環(huán)語句31
2.6MATLAB開發(fā)模式32
2.6.1命令行模式32
2.6.2腳本模式32
2.6.3面向對象模式32
2.6.4三種模式的配合32
2.7本章小結33
參考文獻33
第二篇  技術篇
第3章數(shù)據(jù)建?；A36
3.1數(shù)據(jù)的獲取36
3.1.1從Excel中讀取數(shù)據(jù)36
3.1.2從TXT中讀取數(shù)據(jù)37
3.1.3讀取圖像39
3.1.4讀取視頻39
3.2數(shù)據(jù)的預處理40
3.2.1缺失值處理41
3.2.2噪聲過濾42
3.2.3數(shù)據(jù)集成44
3.2.4數(shù)據(jù)歸約44
3.2.5數(shù)據(jù)變換45
3.3數(shù)據(jù)的統(tǒng)計47
3.3.1基本描述性統(tǒng)計47
3.3.2分布描述性統(tǒng)計48
3.4數(shù)據(jù)可視化48
3.4.1基本可視化方法48
3.4.2數(shù)據(jù)分布形狀可視化49
3.4.3數(shù)據(jù)關聯(lián)可視化50
3.4.4數(shù)據(jù)分組可視化51
3.5數(shù)據(jù)降維52
3.5.1主成分分析（PCA）基本原理52
3.5.2PCA應用案例：企業(yè)綜合實力排序54
3.5.3相關系數(shù)降維56
3.6本章小結57
參考文獻57
第4章MATLAB常用的數(shù)據(jù)建模方法58
4.1一元線性回歸58
4.2一元非線性回歸60
4.3多元回歸62
4.4逐步歸回63
4.5Logistic回歸65
4.6本章小結66
參考文獻66
第5章MATLAB機器學習方法67
5.1MATLAB機器學習概況67
5.2分類方法68
5.2.1K近鄰分類68
5.2.2貝葉斯分類72
5.2.3支持向量機分類75
5.3聚類方法78
5.3.1K均值聚類78
5.3.2層次聚類83
5.3.3模糊C均值聚類86
5.4深度學習88
5.4.1深度學習的崛起88
5.4.2深度學習原理88
5.4.3深度學習訓練過程89
5.4.4MATLAB深度學習訓練過程90
5.5本章小結92
參考文獻92
第6章其他數(shù)據(jù)建模方法93
6.1灰色預測方法93
6.1.1灰色預測概述93
6.1.2灰色系統(tǒng)基本理論94
6.1.3經(jīng)典灰色模型GM（1,1）95
6.1.4灰色預測的MATLAB程序100
6.1.5灰色預測應用實例101
6.1.6灰色預測小結103
6.2神經(jīng)網(wǎng)絡方法104
6.2.1神經(jīng)網(wǎng)絡原理104
6.2.2神經(jīng)網(wǎng)絡應用實例106
6.2.3神經(jīng)網(wǎng)絡的特點106
6.3小波分析方法107
6.3.1小波分析概述107
6.3.2常見的小波分析方法107
6.3.3小波分析應用實例110
6.4本章小結112
參考文獻112
第7章標準規(guī)劃問題的MATLAB求解113
7.1規(guī)劃模型基本建模知識113
7.1.1數(shù)學規(guī)劃模型的一般形式113
7.1.2數(shù)學規(guī)劃模型的可行解與解114
7.1.3數(shù)學規(guī)劃模型的基本類型114
7.2線性規(guī)劃115
7.2.1線性規(guī)劃的實例與定義115
7.2.2線性規(guī)劃的MATLAB標準形式116
7.2.3線性規(guī)劃問題的解的概念116
7.2.4線性規(guī)劃的MATLAB求解方法116
7.3非線性規(guī)劃119
7.3.1非線性規(guī)劃的實例與定義119
7.3.2非線性規(guī)劃的MATLAB求解方法120
7.3.3二次規(guī)劃121
7.4整數(shù)規(guī)劃123
7.4.1整數(shù)規(guī)劃的定義123
7.4.201整數(shù)規(guī)劃123
7.5規(guī)劃模型的MATLAB求解模式124
7.5.1基于求解器的求解模式124
7.5.2基于實時腳本的交互式求解模式126
7.5.3基于問題的求解模式129
7.5.4三種模式的配合132
7.6應用實例：彩票中的數(shù)學(CUMCM2002B)132
7.6.1問題、假設和符號說明132
7.6.2模型的準備133
7.6.3模型的建立133
7.6.4模型的求解134
7.6.5求解總結145
7.7本章小結145
參考文獻146
第8章MATLAB全局優(yōu)化算法147
8.1MATLAB全局優(yōu)化概況147
8.2遺傳算法147
8.2.1遺傳算法的原理147
8.2.2遺傳算法的步驟148
8.2.3遺傳算法實例153
8.3模擬退火算法156
8.3.1模擬退火算法的原理156
8.3.2模擬退火算法的步驟157
8.3.3模擬退火算法應用實例159
8.4全局優(yōu)化求解器匯總164
8.5本章小結165
參考文獻165
第9章蟻群算法及其MATLAB實現(xiàn)166
9.1蟻群算法的原理166
9.1.1蟻群算法的基本思想166
9.1.2蟻群算法的數(shù)學模型167
9.1.3蟻群算法的流程168
9.2蟻群算法的MATLAB實現(xiàn)169
9.2.1實例背景169
9.2.2算法設計步驟169
9.2.3MATLAB程序實現(xiàn)170
9.2.4程序執(zhí)行結果與分析172
9.3算法關鍵參數(shù)的設定174
9.3.1參數(shù)設定的準則174
9.3.2螞蟻數(shù)量174
9.3.3信息素因子176
9.3.4啟發(fā)函數(shù)因子176
9.3.5信息素揮發(fā)因子176
9.3.6信息素常數(shù)177
9.3.7迭代次數(shù)177
9.3.8組合參數(shù)設計策略177
9.4應用實例：旅游方案
(五一聯(lián)賽2011B)177
9.4.1問題描述177
9.4.2問題的求解和結果178
9.5本章小結180
參考文獻180
第10章連續(xù)模型的MATLAB求解方法181
10.1MATLAB中一般微分方程的求解181
10.1.1MATLAB中微分方程的表達方法181
10.1.2一般微分方程的求解實例182
10.2ODE家族求解器183
10.2.1ODE求解器的分類183
10.2.2ODE求解器應用實例183
10.3專用求解器184
10.4本章小結186
參考文獻186
第11章評價型模型的MATLAB求解方法187
11.1線性加權法187
11.2層次分析法189
11.3本章小結191
參考文獻191
第12章MATLAB機理建模方法192
12.1推導法機理建模192
12.1.1問題描述192
12.1.2模型假設與符號說明192
12.1.3模型的建立193
12.1.4模型中參數(shù)的求解193
12.2元胞自動機仿真法機理建模195
12.2.1元胞自動機的定義195
12.2.2元胞自動機的MATLAB實現(xiàn)195
12.3本章小結197
參考文獻197
第三篇   實踐篇
第13章露天礦卡車調(diào)度(CUMCM2003B)200
13.1問題描述200
13.2基本假設與符號說明202
13.3問題分析及模型準備202
13.4原則1數(shù)學模型的建立與求解204
13.4.1建立模型204
13.4.2模型求解205
13.4.3用整數(shù)規(guī)劃求解器求解208
13.5原則2數(shù)學模型的建立與求解209
13.6技巧點評209
參考文獻209
第14章奧運會商圈規(guī)劃(CUMCM2004A)210
14.1問題描述210
14.2基本假設、符號說明及名詞約定211
14.3問題分析與模型準備211
14.3.1基本思路212
14.3.2基本數(shù)學表達式的構建212
14.4設置MS網(wǎng)點數(shù)學模型的建立與求解213
14.4.1建立模型213
14.4.2模型求解214
14.5設置MS網(wǎng)點理論體系的建立216
14.6商區(qū)布局規(guī)劃的數(shù)學模型218
14.6.1建立模型218
14.6.2模型求解218
14.7模型評價及使用說明223
14.8技巧點評223
參考文獻223
第15章葡萄酒的評價(CUMCM2012A)224
15.1問題描述224
15.2問題1模型的建立與求解224
15.2.1問題分析224
15.2.2建立模型并求解225
15.3問題2模型的建立與求解229
15.3.1基本假設與問題分析229
15.3.2建立模型并求解230
15.4問題3和問題4239
15.4.1問題3分析239
15.4.2問題4分析240
15.5技巧點評240
參考文獻240
第16章出租車補貼方案優(yōu)化(CUMCM2015B)241
16.1問題描述241
16.2問題分析241
16.3模型假設與符號說明242
16.4問題1模型的建立與求解243
16.4.1確立指標243
16.4.2建立模型并求解243
16.4.3模型求解方法245
16.4.4模型求解結果分析249
16.5問題2模型的建立與求解250
16.5.1模型準備250
16.5.2緩解程度判斷模型的建立251
16.5.3模型求解結果分析253
16.6問題3模型的建立與求解254
16.6.1分區(qū)域動態(tài)實時補貼模型的建立254
16.6.2模型求解及結果分析255
16.7模型評價257
16.8模型改進與推廣258
16.9技巧點評258
參考文獻258
第17章小區(qū)開放對道路通行的影響(CUMCM2016B)259
17.1問題描述259
17.2問題分析259
17.3模型假設及符號說明261
17.4問題1模型的建立與求解262
17.4.1問題1分析262
17.4.2指標的選取263
17.5問題2模型的建立與求解264
17.5.1問題2分析264
17.5.2模型的建立264
17.5.3模型改進266
17.6問題3模型的建立與求解267
17.6.1不存在分、合流效應的小區(qū)267
17.6.2存在分、合流效應的小區(qū)276
17.6.3基于優(yōu)化的路徑選擇函數(shù)分析存在分、合流效應的小區(qū)278
17.7問題4279
17.8模型評價與改進279
17.8.1模型評價279
17.8.2模型改進279
17.9技巧點評280
參考文獻280
第18章高溫作業(yè)服的優(yōu)化設計(CUMCM2018A)281
18.1問題概述281
18.2問題分析282
18.3基本假設及符號說明282
18.4模型準備283
18.4.1背景知識283
18.4.2建立幾何坐標284
18.4.3輻射傳熱284
18.4.4各層傳熱方式284
18.5問題1模型的建立與求解285
18.5.1建立模型285
18.5.2模型求解286
18.6問題2模型的建立與求解293
18.6.1建立模型293
18.6.2模型求解294
18.7問題3模型的建立與求解297
18.7.1建立模型297
18.7.2模型求解及結果298
18.7.3自定義函數(shù)301
18.8模型推廣與分析303
18.9技巧點評304
參考文獻304
第19章爐溫曲線的機理建模與優(yōu)化(CUMCM2020A)305
19.1問題概述305
19.2問題分析306
19.3基本假設及符號說明306
19.4模型準備307
19.4.1實際問題的幾何處理307
19.4.2環(huán)境溫度分布307
19.4.3牛頓冷卻定律308
19.5問題1模型的建立與求解309
19.5.1一維熱傳導方程的建立309
19.5.2基于熱傳導方程的溫度分布模型310
19.5.3基于牛頓冷卻定律的溫度分布模型310
19.5.4模型求解310
19.6問題2模型的建立與求解314
19.7問題3模型的建立與求解316
19.8問題4模型的建立與求解320
19.9結果檢驗與誤差分析323
19.10模型評價324
19.11模型改進325
19.12技巧點評325
參考文獻325
第四篇  賽后重研究篇
第20章MATLAB基于模型的產(chǎn)品開發(fā)流程328
20.1Simulink簡介328
20.2Simulink建模實例329
20.2.1Simulink建模方法329
20.2.2鋰電池建模的實現(xiàn)330
20.3在Simulink中使用MATLAB數(shù)據(jù)和算法334
20.4在Simulink中使用外部代碼337
20.5基于模型設計的思想339
20.6本章小結341
第五篇  經(jīng)驗篇
第21章數(shù)學建模參賽經(jīng)驗344
21.1如何準備數(shù)學建模競賽344
21.2數(shù)學建模隊員應該如何學習MATLAB345
21.3如何才能在數(shù)學建模競賽中取得好成績347
21.4數(shù)學建模競賽中的項目管理和時間管理348
21.5一種非常實用的數(shù)學建模方法：目標建模法350
21.6延伸閱讀：MATLAB在高校的授權模式350