目錄
第1章 數(shù)學(xué)建模前言 1
1.1 數(shù)學(xué)建模簡介 1
1.1.1 什么是數(shù)學(xué)建模 1
1.1.2 數(shù)學(xué)建模的步驟 3
1.2 數(shù)學(xué)建模論文寫作技巧 5
1.2.1 論文寫作的重要性 5
1.2.2 論文的結(jié)構(gòu) 5
1.2.3 論文結(jié)構(gòu)的具體說明 6
1.3 論文排版格式規(guī)范 11
1.3.1 排版的重要性 11
1.3.2 排版技巧 12
第2章 預(yù)測預(yù)報方法及其應(yīng)用 16
2.1 回歸分析 16
2.1.1 方法使用的背景 16
2.1.2 一元線性回歸 16
2.1.3 一元非線性回歸 21
2.1.4 多元線性回歸 25
2.1.5 多元非線性回歸 28
2.1.6 逐步回歸 29
2.1.7 總結(jié)與體會 31
2.2 信息時間傳遞模型 32
2.2.1 方法使用的背景 32
2.2.2 數(shù)學(xué)理論介紹 32
2.2.3 案例分析 41
2.2.4 總結(jié)與體會 49
2.3 馬爾可夫鏈 49
2.3.1 方法使用的背景 49
2.3.2 數(shù)學(xué)理論介紹 49
2.3.3 案例分析 50
2.3.4 方法體會 53
2.4 灰色系統(tǒng) 54
2.4.1 方法使用的背景 54
2.4.2 理論分析 54
2.4.3 案例分析 56
2.4.4 總結(jié)與體會 59
2.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測 60
2.5.1 方法使用的背景 60
2.5.2 數(shù)學(xué)理論介紹 60
2.5.3 案例分析 64
2.5.4 總結(jié)與體會 71
第3章 關(guān)聯(lián)分析方法及其應(yīng)用 72
3.1 簡單相關(guān)系數(shù) 72
3.1.1 方法使用的背景 72
3.1.2 數(shù)學(xué)理論介紹 72
3.1.3 案例分析 73
3.1.4 總結(jié)與體會 76
3.2 偏相關(guān)系數(shù) 76
3.2.1 方法使用的背景 76
3.2.2 數(shù)學(xué)理論介紹 76
3.2.3 案例分析 77
3.2.4 總結(jié)與體會 78
3.3 通徑分析 78
3.3.1 方法使用的背景 78
3.3.2 數(shù)學(xué)理論介紹 79
3.3.3 案例分析 81
3.3.4 總結(jié)與體會 85
3.4 典型相關(guān)分析 86
3.4.1 方法使用的背景 86
3.4.2 數(shù)學(xué)理論介紹 86
3.4.3 案例分析 89
3.4.4 總結(jié)與體會 91
3.5 主成分分析 92
3.5.1 方法使用的背景 92
3.5.2 數(shù)學(xué)理論介紹 92
3.5.3 案例分析 93
3.5.4 總結(jié)與體會 99
3.6 斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù) 100
3.6.1 方法使用的背景 100
3.6.2 數(shù)學(xué)理論介紹 100
3.6.3 案例分析 101
3.6.4 總結(jié)與體會 102
3.7 獨立性檢驗 102
3.7.1 方法的使用背景 102
3.7.2 數(shù)學(xué)理論介紹 102
3.7.3 案例分析 103
3.7.4 總結(jié)與體會 104
第4章 綜合評價與決策方法及其應(yīng)用 105
4.1 模糊綜合評價 105
4.1.1 模糊數(shù)學(xué)的基本概念 105
4.1.2 方法使用的背景 108
4.1.3 數(shù)學(xué)理論介紹 109
4.1.4 案例分析 110
4.1.5 總結(jié)與體會 117
4.2 主成分綜合評價 117
4.2.1 方法使用的背景 117
4.2.2 數(shù)學(xué)理論介紹 118
4.2.3 案例分析 118
4.2.4 總結(jié)與體會 125
4.3 因子分析 125
4.3.1 方法使用的背景 125
4.3.2 數(shù)學(xué)理論介紹 126
4.3.3 案例分析 127
4.3.4 總結(jié)與體會 131
4.4 灰色關(guān)聯(lián) 131
4.4.1 方法使用的背景 131
4.4.2 數(shù)學(xué)理論介紹 132
4.4.3 案例分析 133
4.4.4 總結(jié)與體會 136
4.5 方差分析 136
4.5.1 方法使用的背景 136
4.5.2 單因素方差分析 136
4.5.3 雙因素方差分析 143
4.5.4 總結(jié)與體會 153
4.6 層次分析法 153
4.6.1 方法使用的背景 153
4.6.2 數(shù)學(xué)理論介紹 154
4.6.3 案例分析 156
4.6.4 總結(jié)與體會 158
第5章 分類與判別方法及其應(yīng)用 159
5.1 模糊聚類分析 159
5.1.1 方法使用的背景 159
5.1.2 數(shù)學(xué)理論介紹 159
5.1.3 案例分析 162
5.1.4 總結(jié)與體會 164
5.2 系統(tǒng)聚類 164
5.2.1 方法使用的背景 164
5.2.2 系統(tǒng)聚類數(shù)學(xué)原理 165
5.2.3 案例分析 166
5.2.4 總結(jié)與體會 171
5.3 動態(tài)聚類 171
5.3.1 方法使用的背景 171
5.3.2 數(shù)學(xué)理論介紹 172
5.3.3 案例分析 174
5.3.4 總結(jié)與體會 176
5.4 模糊模式識別 176
5.4.1 方法使用的背景 176
5.4.2 數(shù)學(xué)理論介紹 177
5.4.3 案例分析 178
5.4.4 總結(jié)與體會 180
5.5 貝葉斯判別 180
5.5.1 方法使用的背景 180
5.5.2 數(shù)學(xué)理論介紹 180
5.5.3 案例分析 181
5.5.4 總結(jié)與體會 184
第6章 數(shù)學(xué)規(guī)劃方法及其應(yīng)用 185
6.1 線性規(guī)劃的概念 185
6.1.1 方法使用的背景 185
6.1.2 線性規(guī)劃的發(fā)展 185
6.1.3 線性規(guī)劃的形式與步驟 186
6.2 線性規(guī)劃與靈敏度分析 186
6.2.1 方法使用的背景 186
6.2.2 建模方法原理 187
6.2.3 案例分析 187
6.2.4 總結(jié)與體會 191
6.3 整數(shù)規(guī)劃與01規(guī)劃 191
6.3.1 方法使用的背景 191
6.3.2 建模方法原理 192
6.3.3 案例分析 193
6.3.4 總結(jié)與體會 197
6.4 非線性規(guī)劃 198
6.4.1 方法使用的背景 198
6.4.2 數(shù)學(xué)理論介紹 198
6.4.3 案例分析 199
6.4.4 總結(jié)與體會 203
6.5 模糊線性規(guī)劃 203
6.5.1 方法使用的背景 203
6.5.2 數(shù)學(xué)理論介紹 203
6.5.3 案例分析 205
6.5.4 總結(jié)與體會 207
參考文獻 208