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常用数学建模模型及其Python编程实现

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简介：
本书深入浅出地介绍了多种常用的数学建模方法，并通过具体的实例展示了如何使用Python语言来实现这些模型，非常适合初学者和需要提升建模技能的数据分析人员阅读。 数学建模涉及多种方法和技术，包括但不限于： - 线性回归（LinearRegression） - 奇异值分解（SVD） - TOPSIS分析 - 主成分分析 - 分类算法 - 图论应用 - 层次分析法 - 岭回归和LASSO - 插值算法 - 数学规划模型 - 时间序列分析 - 灰色关联分析 - 灰色预测方法 - 相关性分析技术 - 聚类方法 - 蒙特卡洛模拟 以上代码仅供参考学习。

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  • 常用数学建模模型及其Python编程实现
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    本书深入浅出地介绍了多种常用的数学建模方法，并通过具体的实例展示了如何使用Python语言来实现这些模型，非常适合初学者和需要提升建模技能的数据分析人员阅读。 数学建模涉及多种方法和技术，包括但不限于： - 线性回归（LinearRegression） - 奇异值分解（SVD） - TOPSIS分析 - 主成分分析 - 分类算法 - 图论应用 - 层次分析法 - 岭回归和LASSO - 插值算法 - 数学规划模型 - 时间序列分析 - 灰色关联分析 - 灰色预测方法 - 相关性分析技术 - 聚类方法 - 蒙特卡洛模拟 以上代码仅供参考学习。
     
  • 数学建模中常用的36种模型及其相关优秀论文
    优质
    本书汇集了数学建模竞赛中最常使用的36种经典模型，并附有基于这些模型撰写的高质量参考论文，旨在帮助读者深入理解和应用数学建模技巧。 数学建模常用的36个模型包括：因子分析、优劣解距离法（TOPSIS）、元胞自动机、支持向量机、逐步回归、主成分分析、微分方程、线性规划、相关系数、小波分析、蚁群算法、遗传算法，排队论，神经网络，时间序列ARMA模型，投影寻踪综合评价方法，图论Dijkstra模型和Floyd算法，逻辑回归，马尔科夫链，蒙特卡洛模拟法，模糊综合评价法，模拟退火技术，拟合模型与方差分析、灰色关联分析和预测技术、聚类模型、决策树方法、粒子群优化算法及博弈论。此外还有层次分析（AHP）、插值法以及典型相关性分析等工具也被广泛应用在数学建模中。其他常用的还包括动态规划和多元回归。
     
  • 常用的30种数学建模模型
    优质
    本书精选了在各类竞赛及科研中广泛运用的30种经典数学建模方法，涵盖优化、预测、评价等多个领域，旨在为初学者和爱好者提供系统的学习与实践指南。 常见的30种数学模型介绍得很详细，非常适合进行数学建模的学生使用。
     
  • MATLAB数学建模教程与模型编程实例
    优质
    《MATLAB数学建模教程与模型编程实例》一书通过丰富的案例和详细的讲解，帮助读者掌握利用MATLAB进行数学建模及程序设计的方法。 《数学建模教程：MATLAB数学建模模型编程实例》是一本深入浅出的教材，旨在帮助读者掌握数学建模的基本理论与实践技能，并结合使用强大的计算工具MATLAB来实现模型编程求解。该书由司守奎主编，徐珂文、李日华副主编，出自海军航空工程学院，具有很高的教学价值。 本书分为二十四章，每章围绕一个具体的数学建模问题展开讲解，涵盖物理学、经济学、生物学和环境科学等多个学科领域的问题。这种结构设计使学习者能够逐步了解并掌握不同类型的建模方法。通过阅读每一章节，读者可以了解到背景信息、模型建立过程、选择合适的数学工具以及如何利用MATLAB进行编程求解。 MATLAB是一种广泛应用于科学计算、数据分析和图形可视化的高级语言，尤其适合数值计算和矩阵运算。在数学建模中，它可以帮助我们快速实现模型的构建与求解，从而提高工作效率。书中提供的MATLAB编程实例让读者有机会亲手操作并加深对建模过程的理解。 学习这本教程时建议按照章节顺序进行： 1. 首先理解每个问题背景及建模思路； 2. 然后仔细研读MATLAB代码，了解其工作原理。 对于初学者来说，可以尝试运行已有的代码来理解输出结果，并逐步修改和优化这些代码以锻炼编程能力。书中每一个模型的解决方案都经过精心设计，既包含理论分析也包括实际应用案例。 在数学建模过程中需要注意以下几点： 1. 明确问题本质并定义好目标； 2. 根据问题特点选择适当的数学工具（如微积分、线性代数或概率论）； 3. 用数学语言表达问题，形成方程或算法； 4. 利用MATLAB或其他计算工具求解模型，并得到结果； 5. 分析并评估模型的合理性及与实际问题对比进行调整优化。 通过学习本书，读者不仅能掌握MATLAB编程技巧和提升自身的数学素养以及科研能力，在未来相关领域的工作中也能打下坚实的基础。《数学建模教程：MATLAB数学建模模型编程实例》是一本理论与实践相结合的优秀教材，无论你是初学者还是有一定经验的研究者都能从中受益匪浅，并能够运用所学知识解决实际问题成为该领域的佼佼者。
     
  • 【数学建模】用Matlab实现SEIR模型.md
    优质
    本Markdown文档深入讲解如何使用MATLAB软件实现SEIR（易感-暴露-感染-恢复）流行病学模型，旨在帮助读者掌握该模型在疾病传播预测中的应用。 【数学建模】使用Matlab实现SEIR模型。
     
  • Python编程中的30种常用的数学建模算法
    优质
    本书聚焦于Python编程环境下的数学建模实践，详细介绍了应用于数据分析与科学计算的三十种经典算法。适合初学者及专业人员参考学习。 数学建模常用的30个算法（Python）包括多种方法和技术，这些工具在解决复杂问题、优化方案以及预测分析等方面发挥着重要作用。通过使用Python语言实现这些算法，可以使模型构建过程更加高效便捷。 这三十种常用算法涵盖了从基础的线性回归和逻辑回归到更为复杂的神经网络和支持向量机等多个领域的内容，在实际应用中具有广泛的适用性和灵活性。学习并掌握它们对于提高数学建模能力和解决具体问题有着重要的意义。
     
  • 数学建模基础模型与MATLAB编程实例
    优质
    本书聚焦于数学建模的基础知识和技能，通过丰富的MATLAB编程实例讲解如何将理论应用于实践，是学习数学建模及编程的理想教材。 数学建模的基本模型及其相关MATLAB程序代码、MATLAB入门知识、如何用MATLAB进行图形绘制、线性规划、无约束优化以及非线性规划等内容。
     
  • 车流量预测及其模型，用Python实现
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    本项目探讨并实现了多种用于预测车流量的统计与机器学习模型，通过Python编程语言进行建模和分析，旨在为交通管理和城市规划提供数据支持。 在Keras神经网络框架下，使用提前收集的车流量数据来训练模型，并对未来车流量进行预测。
     
  • 30个常用的数学建模模型简介
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    本书简要介绍了数学建模领域中常见的30种模型，旨在帮助读者快速掌握各类模型的应用场景和基本原理。 本段落涵盖了回归分析、方差分析、层次分析法、线性规划、动态规划、排队论、马氏链模型、时间序列模型、多元分析、偏最小二乘回归、模糊数学模型、神经网络模型、对策论以及微分方程建模和差分模型等共计30种方法和技术。
     
  • 30个常用的数学模型及其获奖论文
    优质
    本书汇集了30种常用数学建模方法，并精选历年来运用这些模型获得奖项的优秀论文，旨在通过实例展示如何将理论应用于实践解决实际问题。 以下是30个常用数学模型及其对应的获奖论文的章节列表： - 第01章 线性规划 - 第02章 整数规划 - 第03章 非线性规划 - 第04章 动态规划 - 第05章 图与网络 - 第06章 排队论 - 第07章 对策论 - 第08章 层次分析法 - 第09章 插值与拟合 - 第10章 数据的统计描述和分析 - 第11章 方差分析 - 第12章 回归分析 - 第13章 微分方程建模 - 第14章 稳定状态模型 - 第15章 常微分方程的解法 - 第16章 差分方程模型 - 第17章 马氏链模型 - 第18章 变分法模型 - 第19章 神经网络模型 - 第20章 偏微分方程的数值解 - 第21章 目标规划 - 第22章 模糊数学模型 - 第23章 现代优化算法 - 第24章 时间序列模型