数学建模：算法与编程实现

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前言

数学建模基础篇

第1章 数学建模概述

1.1 什么是数学建模

1.2 数学建模算法与实现

1.3 数学建模的一般流程

1.4 数学建模的应用领域

思考题1

第2章 从算法到编程实现

2.1 如何从算法到代码

2.2 以层次分析法为例

思考题2

微分方程模型篇

第3章 人口模型

3.1 Malthus人口模型

3.2 Logistic人口模型

3.3 Leslie模型

思考题3

第4章 传染病模型

4.1 SI/SIS模型

4.2 SIR模型

4.3 舱室模型

4.4 案例：SARS的传播规律

思考题4

优化模型篇

第5章 规划模型

5.1 线性规划

5.2 （混合）整数规划

5.3 非线性规划

5.4 目标规划

思考题5

第6章 投资优化策略

6.1 二次规划

6.2 多目标规划

6.3 马科维茨均值-方差模型

思考题6

第7章 优化模型进阶

7.1 优化建模技术

7.2 案例：露天矿生产车辆安排

思考题7

评价模型篇

第8章 经典评价模型

8.1 数据指标预处理

8.2 主客观赋权法

8.3 理想解法

8.4 数据包络分析

思考题8

第9章 模糊理论

9.1 模糊理论基础

9.2 模糊综合评价

9.3 灰色关联分析

思考题9

预测模型篇

第10章 常规预测模型

10.1 线性回归

10.2 线性回归进阶

10.3 广义线性模型

10.4 灰色预测

思考题10

第11章 时间序列分析

11.1 预备知识

11.2 确定性分解

11.3 指数平滑法

11.4 SARIMA模型

11.5 GARCH模型

思考题11

附录

附录A MATLAB编程简单语法

附录B 二分法寻优

附录C 向量化编程

附录D Logistic分岔与混沌

附录E MATLAB求解线性规划

附录F 正态性变换