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数学建模基础模型与MATLAB编程实例

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简介：
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。

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  • 数学建模基础模型与MATLAB编程实例
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    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。
     
  • MATLAB数学建模教程与模型编程实例
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    《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。
     
  • 数学建模基础模型.zip
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    本资料包含数学建模的基础知识与常用模型介绍，适合初学者学习使用。内容涵盖线性规划、图论及网络优化等核心概念和案例分析。 数学建模是利用数学工具解决实际问题的重要手段。它通过将复杂的现实情境抽象为数学模型，并求解这些模型来找到解决问题的方法。 在名为“数学建模基本模型.zip”的压缩包中，包含了一些用于参加全国大学生数学建模竞赛（数模国赛）和美国大学生数学建模竞赛（数模美赛）的基础模型与参考资料。该资料旨在帮助参赛者理解和应用各种数学工具以解决各类实际问题。 进行有效的数学建模通常需要遵循以下几个步骤： 1. **理解问题**：深入研究并明确所面临的问题核心及其目标，包括了解背景信息、界定问题范围和确定关键的挑战。 2. **模型选择与构建**：根据具体问题特点，挑选合适的数学模型。常用模型有微分方程模型、线性规划、非线性规划、统计分析模型等。这些模型的选择需考虑数据可用性和问题性质。 3. **求解过程**：利用各种工具或软件（如MATLAB, lingo, GAMS）来解析构建的数学模型，从而得出最优解决方案或者接近理想值的答案。 4. **结果解读与评估**：对计算所得的结果进行解释和评价是否符合现实情况，并且满足问题需求。这一步可能涉及到敏感性分析或参数调整等进一步的工作。 5. **验证及优化**：通过对比实际情况来检验模型的有效性，依据反馈信息改进和完善模型的准确性。 6. **报告撰写**：详细描述整个建模过程、求解步骤以及结果的意义，并且清晰地表达出数学模型的应用价值。这是在竞赛中非常重要的环节。 压缩包内可能包含多种类型的实例模型，例如环境问题中的动态模拟、经济领域内的优化策略及社会现象的统计研究等案例。每个示例都展示了如何从实际情境出发选择适当的工具逐步建立并解决数学模型的过程。这为初学者提供了宝贵的学习资源来掌握建模技巧。 对于参与数模国赛和数模美赛的学生而言，熟悉这些基础模型不仅有助于提高个人的建模技能，还能在比赛中更高效地解决问题。同时通过学习分析不同类型的模型案例还能够培养创新思维与团队合作能力，这对未来学业及职业发展都具有重要意义。
     
  • 基础数学建模：人口模型.rar
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    本资源提供基础数学建模中的人口模型分析方法与案例，涵盖人口增长预测、年龄结构变化等主题，适用于学习和研究。 简单数学建模：人口模型，并附有详细的MATLAB程序代码。
     
  • MATLAB神经网络编程实例（数学建模）
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    本书通过丰富的实例讲解如何使用MATLAB进行神经网络编程，并应用于数学建模问题中，适合需要利用神经网络解决复杂数据模式识别和预测任务的研究者。 在使用 MATLAB 进行数学建模中的 BP 神经网络预测问题时，可以参考以下源程序： ```matlab net = newff(Pr,[6,1],{tansig,purelin},trainlm); net.trainParam.epochs = 500; net.trainParam.goal = 0.001; net.trainParam.show = 1; net.trainParam.lr = 0.05; net = train(net,p,T); ``` 这段代码定义了一个具有两层的 BP 神经网络，其中输入层与隐藏层之间使用了 tansig 激活函数，而输出层则采用了线性激活函数 purelin。训练算法采用的是 Levenberg-Marquardt（trainlm）。此外还设置了最大迭代次数为500次、目标误差为 0.001、显示频率为每次迭代以及学习率设为了 0.05。
     
  • 30种数学建模智能算法与MATLAB编程实例.zip
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    《30种数学建模智能算法与MATLAB编程实例》是一本涵盖了广泛智能算法及其在MATLAB环境中实现的实用指南。书中通过丰富的示例深入浅出地讲解了如何运用这些方法解决实际问题，适合学习和研究数学建模的学生及专业人士参考使用。 本书包含30个数学建模智能算法及其MATLAB程序代码： - 第10章：基于粒子群算法的多目标搜索算法。 - 第11章：基于多层编码遗传算法的车间调度算法。 - 第12章：免疫优化算法在物流配送中心选址中的应用。 - 第13章：粒子群优化算法的寻优方法。 - 第14章：利用粒子群算法进行PID控制器的优化设计。 - 第15章：基于混合粒子群算法的TSP搜索策略。 - 第16章：动态环境下的动态粒子群寻优技术。 - 第17章：借助PSO工具箱实现函数优化方法。 - 第18章：鱼群算法在函数求解中的应用。 - 第19章：基于模拟退火算法的TSP解决方案。 - 第20章：遗传和模拟退火混合算法用于聚类分析。 - 第21章：介绍并演示了模拟退火工具箱的应用场景。 - 第22章：利用蚁群优化方法解决旅行商问题(TSP)。 - 第23章：基于蚁群策略的二维路径规划技术。 - 第24章：采用蚁群算法进行三维空间中的路径设计。 - 第25章：使用有导师学习神经网络预测汽油辛烷值，该过程依赖于近红外光谱数据。 - 第26至第27章节未具体提及内容细节。 - 第28章：支持向量机分类技术应用于乳腺癌诊断的研究中，基于对乳腺组织电阻抗特性的分析结果。 - 第29章：运用支持向量机回归模型预测混凝土的抗压强度值。 - 第30章至第4章节未详细列出具体内容或标题信息，但涉及遗传算法和非线性规划在函数优化中的应用、BP神经网络与遗传算法结合的方法以及一些特定问题如TSP等问题的应用实例（例如sa_tsp）等主题。 最后一部分介绍了极限学习机的回归拟合及分类技术。
     
  • 数学建模基础知识：30个基本模型
    优质
    本书《数学建模基础知识》汇集了30种经典数学模型，旨在为读者提供全面的基础知识和实用技巧，适用于初学者及进阶学习者。 这本书包含了30个基本的数学模型，涵盖了层次分析法、整数规划、动态规划、回归分析、对策论、排队论、插值拟合、马尔科夫链、微分方程、神经网络、变分法、稳定状态模型、多元分析、模糊数学模型、时间序列模型、目标规划和灰色模型等常见的数学建模方法，非常适合新手学习。
     
  • MATLAB数学建模基础算法.zip
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    《MATLAB数学建模基础算法》是一本专注于利用MATLAB进行数学建模的基础教程，涵盖了多种常用的数值计算与数据分析方法。本书适合初学者快速掌握MATLAB编程技巧及应用策略，助力解决实际问题。 在MATLAB中学习数学建模的基本算法是很有效的途径。这些算法包括神经网络图像分类代码、小波神经网络预测、元胞自动机以及隐马尔科夫模型等，可以直接运行并用于相关领域的研究与实践。通过这些模型的学习和应用，可以深入理解各种复杂问题的解决方法和技术细节。
     
  • 数学建模智能算法与MATLAB编程实例（含30个案例）.zip
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    本书《数学建模智能算法与MATLAB编程实例》提供了涵盖广泛主题的30个实际案例，深入浅出地讲解了如何运用MATLAB进行高效的数学建模及智能算法实现。 《30个数学建模智能算法及MATLAB程序代码》涵盖了数学建模常用的各类算法，包括遗传算法、粒子群算法、神经网络以及聚类算法等多种方法的MATLAB实现代码。