Catálogo de aplicaciones MATLAB en modelado matemático

Capítulo 1 Métodos convencionales para realizar el modelado de datos en matlab

1.1 Lector y lector de datos

1.2 Simulación de datos Método combinado

1.3 Ejemplos de aplicaciones de ajuste de datos

1.4 Visualización de datos

Capítulo 2 Solución Matlab de problemas de planificación

2.1 Planificación lineal

2.2 Programación no lineal

2.3 Programación entera

Capítulo 3 Predicción de Gray y su implementación en matlab.

3.1 Conocimientos básicos de la predicción de grises

3.2 Programa Matlab para la predicción de grises

3.3 Ejemplos de aplicación de la predicción de grises

Capítulo 4 Algoritmo genético y su implementación en matlab

4.1 Principios básicos de los algoritmos genéticos

4.1.1 Descripción general de los algoritmos de inteligencia artificial

4.1.2 Bases biológicas de los algoritmos genéticos

4.1.3 Pasos de implementación del algoritmo genético

4.1.4 Extensión del algoritmo genético

4.2 Programación en MATLAB del algoritmo genético

4.2.1 Proceso de programación y selección de parámetros

4.2.2 Caja de herramientas de algoritmos genéticos de MATLAB

4.3 Casos de aplicación de algoritmos genéticos

4.3.1 Algoritmo genético para resolver el valor máximo del objetivo sin restricciones Estrategia de pregunta de función

4.3.2 Escenario 2 Solución del problema de programación no lineal de restricciones múltiples en CUMCM

Capítulo 5 Algoritmo de optimización de enjambre de partículas y su implementación en MATLAB

5.1 Conocimientos relacionados con el algoritmo de enjambre de partículas

5.1.1 Comprender el algoritmo PSO por primera vez

5.1.2 Teoría básica del algoritmo de enjambre de partículas

5.1.3 Partícula Optimización restringida del algoritmo de enjambre

5.1.4 Ventajas y desventajas del algoritmo de enjambre de partículas

5.2 Programación del algoritmo de enjambre de partículas

Proceso de programación

5.2 2 Selección de parámetros del algoritmo de enjambre de partículas

5.2.3 Ejemplo de código fuente de MATLAB del algoritmo de enjambre de partículas

5.3 Entrenamiento de casos de aplicación de redes neuronales basadas en el algoritmo PSO y el algoritmo BP

5.3.1 ¿Cómo evaluar el rendimiento de la red?

5. 3. 2 El principio del algoritmo BP que busca valores extremos.

5 . 3 . 3 Criterios de diseño de la red neuronal PSO-BP

5.3.4 Algoritmo PSO para optimizar la estructura de la red neuronal

5 . - Implementación de la red neuronal BP

Capítulo 6 Algoritmo de recocido simulado y su implementación en Matlab

6.1 Teoría básica del algoritmo

6.1.1 Descripción general del algoritmo

6.1.2 Idea básica

6.1.3 Descripción de otros parámetros

6.1.4 Pasos básicos del algoritmo

6.1.5 Algunas notas

Implementación en Matlab del algoritmo 6.2

6.2.1 Pasos de diseño del algoritmo

Estructura típica del programa

6.3 Ejemplo de aplicación: resolución del problema de la mochila

9.3.1 Descripción del problema

9.3.2 Solución del problema

6.4 Introducción al paquete de software de recocido simulado ASA

Ejemplo de optimización de ASA

6 . 4 . 2 Preparación de asa

6 4 . 3 Instalación y uso de ASA en MATLAB

6.5 Resumen

6. Lectura ampliada

Capítulo 7 Red neuronal artificial y su implementación en Matlab

7.1 Teoría básica de la red neuronal artificial

7.1.1 Topología del modelo de red

7.1 .2 Funciones de excitación de uso común

7.1.3 Teoría de redes neuronales de uso común

7.1.4 Diseño estructural de una red neuronal wavelet de base radial de cuatro capas

7.2 Red neuronal BP Caja de herramientas Network MATLAB

7.2.1 Función de creación de red BP

Función de excitación de neuronas

7.2.3 Función de aprendizaje de red BP

Función de entrenamiento de la red BP

7.2.5 Función de rendimiento

7.3 Cosas a tener en cuenta al construir una red neuronal

7.3.1 Número de nodos neuronales

7.3.2 Preprocesamiento y posprocesamiento de datos

7.3.3 Selección de velocidad de aprendizaje

7.4 Ejemplos de aplicación

7.4.1 Autopista tráfico basado en la caja de herramientas MATLAB Predicción de volumen

7.4.2 Predicción del volumen de tráfico en autopistas basado en el programa fuente MATLAB

7.4.3 Determinación del mejor momento de parada para el tratamiento del SIDA

Capítulo 8 Análisis Wavelet e implementación de MATLAB

8.1 Teoría básica del análisis wavelet

8.1.1 Limitaciones de la transformada de Fourier

8.1.2 Traslación telescópica y transformada wavelet

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8.1.3 Introducción a la transformada wavelet y el análisis multiescala

8.1.4 Análisis adaptativo de la función de ventana wavelet

8.1.5 Condensación de sueños y descomposición multiescala de wavelets

8.2 Programación en MATLAB del análisis de wavelets

8.2.1 Instrucciones de función de la caja de herramientas de análisis de wavelets

8.2.2 Caso completo de wavelet programación de análisis

8.3 Casos de aplicación del análisis wavelet

8.3.1 Caso 1 Fusión de red neuronal wavelet y topología

8.3.2 Caso 2 Marca de agua digital de imagen obtenido de la reconstrucción de vasos sanguíneos

Capítulo 9 Virtualización informática y su implementación en MATLAB

9.1 Conocimientos básicos de virtualización informática

9.1.1 Hablando de virtualización MATLAB desde el Protocolo de Internet Móvil 3G W-CDMA

9.1.2 Virtualización informática y modelado matemático

9.1.3 Simulación numérica y juego de beneficios económicos

9.2 Numérico simulación Programación MATLAB

9.2.1 Simulación de sistemas de ecuaciones diferenciales

9.2.2 Simulación estocástica que obedece a una distribución de probabilidad

Simulación Monte Carlo

9.3 Simulación dinámica MATLAB

Programación

9.2.1 Procesamiento de audio en MATLAB

9. 2. 2 Hay seis formas de animación comunes en MATLAB.

9.4 Caso de aplicación del modelo cuatridimensional de calidad del agua

9.3.1 Proporcionar ejemplos citados.

9.3.2 Análisis de ejemplos citados

9.3.3 Producción de un modelo de calidad del agua en cuatro dimensiones

9.3.4 Supuestos condicionales y convenciones de símbolos

9.3.5 Establecimiento de un modelo de calidad del agua en cuatro dimensiones

Solución del modelo

Escenario de simulación por computadora

El próximo ejercicio real

Capítulo 10 Lotería de Matemáticas (CUMCM2002B)

10.1 Problema

10.2 Establecimiento del problema del segundo modelo

10.2.1 Supuestos del modelo y descripción de símbolos

10.2.2 Elaboración del modelo

10.2.3 Establecimiento del modelo

10.3 Solución del modelo

Solución de 10.3.1

10.3.2 Programa Matlab

13.3.3 Resultados del programa

10.4 Revisión de habilidades

Capítulo 11 Problema de programación de camiones mineros a cielo abierto (CUMCM2003B)

Haga preguntas en 11.1

11.2 Supuestos básicos y descripción simbólica

Supuestos básicos de 11.2.1

11.2.2 Descripción simbólica

11.3 Análisis de problemas y producción de modelos

11.4 1 Establecimiento de principios y solución del modelo matemático (Modelo 1)

11.4.1 Establecimiento del modelo

11.4.2 Solución al modelo

11.5 Principio 2: Establecimiento y solución del modelo matemático (Modelo 2)

11.6 Repaso de habilidades

Capítulo 12 Planificación del Distrito Comercial Olímpico (CUMCM2004A)

12.1 Descripción del problema

12.2 Supuestos básicos, convenciones sustantivas y descripciones de símbolos

Supuestos básicos de 12.2.1

12.2.2 Descripción de símbolos

Convenciones de sustantivos

12.3 Análisis de problemas y creación de modelos

Ideas básicas de 12.3.1

12.3.2 Expresiones matemáticas básicas La construcción de la fórmula

12.4 Establecimiento y solución del modelo matemático de configuración de salida de MS.

12.4.1 Establecimiento del modelo

12.4.2 Solución del modelo

12.5 Establecimiento del sistema teórico para establecer el punto MS

12.6 Modelo matemático de planificación del diseño de distritos comerciales

12.6.1 Establecimiento del modelo

12.6.2 Solución del modelo

12.7 Evaluación y aplicación del modelo

Ventajas del modelo 12.7.1

Desventajas del modelo 12.7.2

12.8 Comentarios sobre habilidades

Capítulo 13 Seguimiento y control de satélites y naves espaciales

13.1 Cuestiones

13.2 Establecimiento del modelo

Supuestos básicos de 13.2.1

13.2.2 Convención de símbolos

Establecimiento del modelo 13.2

13.2.1 Modelo - Establecimiento de estación de control y medición de órbita elíptica

13. 2 Establecimiento de estación TTC de órbita circular tipo II

13.3 Solución del modelo y resultados

13.4 Simulación del sistema TTC de nave espacial

13.4.1 Ideas y pasos de simulación

13.4.2 Procedimientos y resultados de simulación

Discusión sobre el modo 13.5

13.6 Comentario sobre habilidades

Capítulo 14 Asignación de recursos de la editorial

Reformulación de cuestiones 14.1

14.2 Descripción del símbolo y supuestos básicos

14.2.1 Descripción básica del símbolo

14.2.2 Supuestos básicos

14.3 Análisis de problemas y preparación del modelo

14. 3. 1 Distribución de números ISBN en varias disciplinas (ramas)

14.3.2 Calcular el volumen de ventas utilizando el número de números ISBN asignados.

Limitaciones de recursos humanos

14.3.4 Productos fuertes determinados por la cuota de mercado

14.3.5 Satisfacción ponderada, función de evaluación y valor de beneficio potencial

14.4 Establecimiento del modelo de planificación

Determinación de la función objetivo de 14.4.1

14.4.2 Restricciones mineras

14.4.3 Modelo de planificación

Solución del modelo 14.5

14.5.1 se resuelve directamente utilizando la caja de herramientas de optimización de MATLAB.

14.5.2 Algoritmo genético para resolver problemas de planificación

14.5.3 Determinar los números de libros designados para todos los cursos

14.6 Comentarios de habilidades

Capítulo Capítulo 15 Pronóstico del suministro de agua urbana (Dianbei 2007B)

Reformulación de las cuestiones 15.1

15.2 Establecimiento y solución del modelo

15.2.1 Supuestos del Modelo

15.2.2 Convención de símbolos

15.2.3 Análisis de problemas

15.3 Modelo: predicción gris del suministro de agua en planificación urbana

15.3 .1 Análisis del problema Wavelet

15.3.2 Establecimiento e implementación de la predicción gris

15.4 Modelo 2 de predicción gris del volumen de suministro de agua planificado de dos plantas potabilizadoras

15.5 Modelo 3 modelo mejorado de red neuronal BP de síntesis de nodos ocultos de cuatro capas

15.5.1 Establecimiento de la red neuronal BP

15.5.2 Programa de implementación de Matlab

15.5. 3 Resultados del modelo

Prueba del modelo 15.6

Ventajas y desventajas del modelo 15.7

Revisión de habilidades 15.8

Adjunto Experiencia en competencia de modelado matemático

1. Cómo prepararse para una competencia de modelado matemático

2. ¿Cómo debe aprender Matlab un equipo de modelado matemático?

3. ¿Cómo conseguir buenos resultados en concursos de modelización matemática?

Cuarto, gestión de proyectos y gestión del tiempo en concursos de modelado matemático

5. Un método de modelado matemático muy práctico: método de modelado de objetivos.