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MATLAB 모델링 방법이란 무엇입니까?
우선 Matlab은 방법이 아니라 도구입니다.
두 번째로, 책 한 권을 추천합니다.
"수학적 모델링에 MATLAB을 적용(제2판)"
목차로 여러분의 질문에 답할 수 있습니다 :
1장 기존의 수학적 모델링 방법과 MATLAB 구현
1.1 MATLAB과 데이터 파일 간의 상호 작용
1.1.1 MATLAB과 Excel과의 상호 작용
p>
1.1.2 MATLAB과 TXT 간의 상호 작용
1.1.3 MATLAB 인터페이스로 데이터를 가져오는 방법
1.2 데이터 피팅 방법
1.2. 1 다항식 피팅
1.2.2 지정된 함수 피팅
1.2.3 곡선 피팅 도구 상자
1.3 데이터 피팅 적용 예
1.3. 1 인구 예측 모델
1.3.2 막 투과성 결정
1.4 데이터 시각화
1.4.1 지형 그래픽의 지형 그리기
1.4.2 차량 광원 투영 영역 그리기(CUMCM2002A)
1.5 분석 계층 프로세스(AHP)
1.5.1 분석 계층 프로세스 방법 적용 시나리오
1.5.2 AHPMATLAB 프로그래밍
2장 MATLAB 계획 문제 해결
2.1 선형 계획법
2.1 .1 선형 계획법의 예와 정의
2.1.2 선형 계획법의 MATLAB 표준 형식
2.1.3 선형 계획법 문제 해결의 개념
2.1.4 선형 계획법을 위한 MATLAB 솔루션
2.2 비선형 계획법
2.2.1 비선형 계획법의 예와 정의
2.2.2 비선형 계획법을 위한 MATLAB 솔루션
2.2.3 2차 계획법
p>
2.3 정수 계획법
2.3.1 정수 계획법의 정의
2.3.2 01 정수 계획법
2.3.3 무작위 샘플링 계산 방법
3장 데이터 모델링 및 MATLAB 구현
3.1 클라우드 모델
3.1.1 클라우드 모델에 대한 기본 지식
3.1.2 MATLAB 프로그래밍 클라우드 모델
3.2 로지스틱 회귀
3.2.1 로지스틱 모델
3.2 .2 로지스틱 회귀 MATLAB 프로그래밍
3.3 주성분 분석
3.3.1 PCA의 기본 개념
3.3.2 PCA 단계
3.3.3 주성분 분석 MATLAB 프로그래밍
3.4 서포트 벡터 머신(SVM)
3.4.1 SVM의 기본 개념
3.4.2 이론적 근거
p>
3.4.3 지원 벡터 머신 MATLAB 프로그래밍
3.5 K-평균(KMeans)
3.5.1 KMeans 원리, 단계 및 특성
3.5.2 KMeans 클러스터링 MATLAB 프로그래밍
3.6 나이브 베이즈 판별 방법
3.6.1 나이브 베이즈 판별 모델
3.6.2 나이브 베이지안 판별 방법 MATLAB 설계
3.7 종합 데이터 모델링의 응용
참고자료
4장 그레이 예측 및 MATLAB 구현
4.1 그레이 시스템의 기본 이론
4.1.1 회색 상관 행렬
4.1.2 클래식 회색 모델 GM(1, 1)
4.1.3 GrayVer
Hulst 모델
4.2 그레이 시스템 프로그래밍
4.2.1 그레이 상관 행렬 프로그래밍
4.2.2 GM (1, 1) 설계 프로그래밍
p>
4.2.3 그레이 Verhulst 모델의 프로그램 설계
4.3 그레이 예측을 위한 MATLAB 프로그램
4.3.1 일반적인 프로그램 구조
4.3.2 그레이 예측 프로그램 설명
4.4 그레이 예측 적용 예시
4.4.1 예시 1 장강 수질 예측(CUMCM2005A)
4.4.2 예시 2 대의원 수 예측(CUMCM2009D)
4.5 요약
참고 자료
5장 유전 알고리즘 및 MATLAB 구현
5.1 유전 기본 알고리즘의 원리
5.1.1 인공 지능 알고리즘 개요
5.1.2 유전 알고리즘의 생물학적 기초
5.1.3 유전 알고리즘의 구현 단계
p >
5.1.4 유전 알고리즘의 확장
5.2 유전 알고리즘의 MATLAB 프로그래밍
5.2.1 프로그래밍 프로세스 및 매개변수 선택
5.2. MATLAB Genetic Algorithm Toolbox
5.3 유전 알고리즘 적용 사례
5.3.1 사례 1: 제약이 없는 목적 함수 최대 유전 알고리즘 솔루션 전략
2 사례 2: CUMCM의 다중 제약 조건 비선형 계획법 문제 해결
5.3.3 사례 3: BEATbx 유전자 알고리즘 도구 상자 적용 - 전자 상거래에서 전환율에 영향을 미치는 요인에 대한 연구
참고 자료
참고 자료
p>6장 시뮬레이션된 어닐링 알고리즘 및 MATLAB 구현
6.1 알고리즘의 기본 이론
6.1.1 알고리즘 개요
6.1. 2 기본 개념
6.1.3 기타 매개변수에 대한 설명
6.1.4 알고리즘의 기본 단계
6.1.5 몇 가지 설명
6.2 알고리즘의 MATLAB 구현
6.2.1 알고리즘 설계 단계
6.2.2 일반적인 프로그램 구조
6.3 적용 예: 배낭 문제 해결
p>
6.3.1 문제 설명
6.3.2 문제 해결
6.4 시뮬레이션 어닐링 패키지 ASA 소개
6.4. 1 ASA 최적화 예시
6.4.2 ASA 컴파일
6.4.3 MATLAB 버전 ASA 설치 및 사용
6.5 요약
6.6 확장 읽기
참고 자료
7장 인공 신경망 및 MATLAB 구현
7.1 인공 신경망의 기본 이론
7.1 .1 인공 신경망 모델 토폴로지
7.1.2 일반적으로 사용되는 여기 기능
7.1.3 일반적인 신경망 이론
7.2 BP 신경망의 구조 설계
7.2.1 상어의 피 냄새와 혈압 신경망 훈련
7.2.2 관점 신경망의 학습 단계
7.2.3 혈압 신경망의 역학 피팅 과정
7.3 RBF 신경망의 구조 설계
7.3.1 경사 훈련 방법을 이용한 RBF 신경망의 구조 설계
7.3.2 RBF 신경망의 구조 설계 네트워크 성능
7.4 적용 사례
7.4.1 MATLAB 소스 프로그램을 기반으로 한 고속도로 교통량 예측
7.4.2 MATLAB 툴박스를 기반으로 한 고속도로 교통량 예측< /p >
7
.4.3 AIDS 치료를 위한 최적의 중단 시간 결정(CUMCM2006B)
7.4.4 RBF 신경망은 신규 고객 이탈 확률을 예측합니다.
7.5 확장 읽기
7.5 .1 재무 분석의 십진 정리에서 신경망의 훈련 샘플 선택 규칙에 대해 논의
7.5.2 BP 신경망의 도출 메커니즘에 대한 간략한 논의
참고 자료
p>
8장 Particle Swarm 알고리즘 및 MATLAB 구현
8.1 PSO 알고리즘 관련 지식
8.1.1 PSO 알고리즘의 첫 이해
8.1 .2 PSO 알고리즘 기본 이론
8.1.3 PSO 알고리즘의 제한된 최적화
8.1.4 PSO 알고리즘의 장점과 단점
8.2 PSO 알고리즘 프로그래밍
p>
8.2.1 프로그래밍 과정
8.2.2 PSO 알고리즘의 매개변수 선택
8.2.3 PSO 알고리즘 MATLAB 소스 프로그램 예제
8.3 응용 사례: PSO 알고리즘과 BP 알고리즘을 기반으로 신경망 훈련
8.3.1 네트워크 성능을 평가하는 방법
8.3.2 BP 알고리즘이 극한을 검색할 수 있는 원리 값
8.3 .3 PSOBP 신경망 설계 지침
8.3.4 신경망 구조 최적화를 위한 PSO 알고리즘
8.3.5 PSOBP 신경망 구현
참고 자료
9장 개미 군체 알고리즘 및 MATLAB 구현
9.1 개미 군체 알고리즘의 원리
9.1.1 의 기본 아이디어 개미 군집 알고리즘
9.1.2 개미 군집 알고리즘의 수학적 모델
9.1.3 개미 군집 알고리즘 프로세스
9.2 개미 군집 알고리즘의 MATLAB 구현
p>
9.2.1 예시 배경
p>
9.2.2 알고리즘 설계 단계
9.2.3 MATLAB 프로그램 구현
9.2. 4 프로그램 실행 결과 및 분석
9.3 알고리즘 주요 매개변수 설정
9.3.1 매개변수 설정 지침
9.3.2 개미 수
9.3.3 페로몬 인자
9.3.4 휴리스틱 기능 인자
9.3.5 페로몬 휘발 인자
9.3.6 페로몬 상수
9.3.7 최대 반복 횟수
9.3.8 조합 매개변수 설계 전략
9.4 적용 예: 최고의 관광 계획(Subei 대회 2011B)
9.4.1 문제 설명
9.4.2 문제의 해결 방법 및 결과
9.5 이 장의 요약
참고 자료
장 10 웨이블릿 분석 및 MATLAB 구현
10.1 웨이블릿 분석의 기본 이론
10.1.1 푸리에 변환의 한계
10.1.2 망원 변환 및 웨이블릿 변환
10.1.3 웨이블릿 변환 및 다중 규모 분석 소개
10.1.4 웨이블릿 창 기능 적응 분석
10.2 웨이블릿 분석 MATLAB 프로그래밍
10.2.1 웨이블릿 분석 툴박스 기능 안내
10.2.2 웨이블릿 분석 프로그램 설계 종합 사례
10.3 웨이블릿 분석 적용 사례
10.3.1 사례 1: 웨이블릿 신경망 통합 토폴로지
10.3.2 사례 2: 혈관 재건으로 인한 이미지 디지털 워터마크
참고 자료
11장 컴퓨터 가상화 및 MATLAB 구현
11.1 컴퓨터 가상화에 대한 기본 지식
11.1.1 3부터
G 모바일 인터넷 프로토콜 WCDMA, MATLAB Virtual에 대해 이야기
11.1.2 컴퓨터 가상화 및 수학적 모델링
11.1.3 수치 시뮬레이션 및 경제적 이익 게임
11.2 수치 시뮬레이션 MATLAB 프로그래밍
11.2.1 미분방정식 시뮬레이션
11.2.2 확률 분포를 따르는 확률론적 시뮬레이션
11.2.3 몬테카를로 시뮬레이션
11.3 동적 시뮬레이션 MATLAB 프로그래밍
11.3.1 MATLAB 오디오 처리
11.3.2 MATLAB 기존 애니메이션 구현
11.4 적용 사례: 4차원 수질 모델
11.4.1 문제 제기
11.4.2 문제 분석
11.4.3 4차원 수질 모델 준비
11.4. 4 조건부 가정 및 기호 관례
11.4.5 4차원 수질 모델 구축
11.4.6 모델 솔루션
11.4.7 컴퓨터 시뮬레이션 시나리오
참고 자료
다음 실제 문제 연습
12장 복권의 수학(CUMCM2002B)
12.1 질문 올리기
12.2 모델 수립
12.2.1 모델 가정 및 기호
12.2.2 모델 준비
12.2.3 모델 수립
12.3 모델의 해법
12.3.1 해법 아이디어
12.3.2 MATLAB 프로그램
12.3.3 프로그램 결과
12.4 기술 설명
참고 자료
13장 노천 광산 트럭 일정 문제(CUMCM2003B)
13.1 문제 제기
13.2 기본 가정 및 기호 설명
13.2.1 기본 가정
13.2.2 기호 설명
13.3 문제 분석 및 모델 준비
13.4 원칙 1: 확립 및 수학적 모델의 해법(모델 1)
13.4.1 모델 수립
13.4.2 모델 해법
13.5 원칙 2: 수학적 수학적 모델의 수립과 해법 모델(모델 2)
13.6 기술 의견
참고 자료
14장 올림픽 비즈니스 지구 계획 문제(CUMCM2004A)
14.1 설명 문제
14.2 기본 가정, 용어 관례 및 기호 설명
14.2.1 기본 가정
14.2.2 기호 설명
14.2 .3 명사 규칙
14.3 문제 분석 및 모델 준비
14.3.1 기본 아이디어
14.3.2 기본 수학적 표현의 구성
14.4 MS 아울렛 수학적 모델 구축 및 솔루션 설정
14.4.1 모델 구축
14.4.2 모델 솔루션
14.5 MS 아웃렛 구축 설정 이론체계
14.6 상업지역 배치계획의 수학적 모델
14.6.1 모델 수립
14.6.2 모델 해결
14.7 평가 및 모델 사용 지침
14.7.1 모델의 장점
14.7.2 모델의 단점
14.8 기술적 의견
참고자료
15장 교통경찰 서비스 플랫폼 설정 및 일정 수립(CUMCM2011B)
15.1 제기된 질문
15.2 문제 분석
15.3 기본 가정
15.4 문제 1에 대한 모델 확립 및 해결
15.4.1 관할권 할당 교통순찰대 서비스 플랫폼
15.4.2 교통순찰대 파견
15.4.3 최적의 신규 서비스 플랫폼 설정
15.5 문제 2 모델 구축 및 해결
15.5.1 시 서비스 플랫폼의 합리성 분석 문제 모델 및 해결
15.5.2 용의자 검거 사례 모델 및 해결
15.6 모델 평가 및 개선
15.6.1 모델의 장점
15.6.2 모델의 단점
15.7 기술에 대한 의견
참고자료
16장 와인 평가(CUMCM2012A)
16.1 질문 제기
16.2 기본 가정
16.3 질문 ① 확립 및 해결 방법 모델
16.3 .1 문제 분석 ①
16.3.2 모델 수립 및 해결
16.4 문제 모델 수립 및 해결 ②
16.4.1 문제의 기본 ② 가정 및 분석
16.4.2 모델의 수립 및 해결
16.5 문제의 모델 수립 및 해결 ③
16.5.1 문제 분석 ③
16.5.2 모델 수립 및 해결
16.6 문제 모델 수립 및 해결 ④
16.6.1 문제 분석 ④
16.6.2 모델 수립 및 해결
16.7 논문 의견
참고자료
첨부 파일 수학적 모델링 대회 경험
1. 수학 모델링 대회를 준비하는 방법
2. 수학적 모델링 팀원이 MATLAB을 배워야 하는 방법
3. 수학적 모델링 대회에서 좋은 결과
4. 수학적 구성 모델링 대회에서 프로젝트 관리 및 시간 관리
5. 매우 실용적인 수학적 모델링 방법 - 목표 모델링 방법