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
p>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
p>
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
p>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
p>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 p>
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
p>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.