工程领域典型算法应用的设计与实现PDF电子书下载

第1章 绪论 1

1.1 算法概述 1

1.1.1 算法溯源 1

1.1.2 算法分类 2

1.1.3 算法的特征 2

1.1.4 算法要素 3

1.1.5 算法效能评价 3

1.1.6 算法的描述方式 3

1.1.7 基本算法 4

1.1.8 软件—程序—算法之间的关系与区别 4

1.2 算法在实际工程中的应用 5

1.2.1 建筑工程 5

1.2.2 船舶建造 5

1.2.3 金融领域 5

1.2.4 资源开发 6

1.3 算法优化理论 6

1.3.1 算法优化的概念 6

1.3.2 古典优化理论 6

1.3.3 现代传统优化理论 7

1.3.4 传统优化理论的局限性 8

1.3.5 智能优化算法及其局限性 8

1.4 实际工程领域中优化问题常见的几种典型算法 10

1.4.1 马氏距离判别算法 10

1.4.2 TOPSIS预测算法 10

1.4.3 灰色预测算法 11

1.4.4 灰色关联算法 11

1.4.5 高斯—牛顿非线性算法 11

1.4.6 时间序列分析算法 11

1.4.7 主成分分析算法 12

1.4.8 遗传算法 12

1.4.9 分形算法 13

1.4.10 组合预测算法 13

第2章 马氏距离判别算法应用研究 15

2.1 相关理论分析 15

2.1.1 常见的距离算法与常见的相似度算法 15

2.1.2 距离算法与相似度算法的对比 15

2.1.3 距离算法与相似度算法的区别 16

2.2 马氏距离及判别法 16

2.3 基于马氏距离判别法的企业资信评估研究 17

2.4 基于主成分分析法和马氏距离判别法的故障诊断研究 22

本章参考文献 26

第3章 TOPSIS算法应用研究 27

3.1 TOPSIS算法及相关理论分析 27

3.1.1 TOPSIS算法概述 27

3.1.2 TOPSIS算法的一般实施步骤 28

3.1.3 TOPSIS算法的缺点与改进 29

3.1.4 德尔菲法（Delphi）概述 30

3.2 基于MATLAB和TOPSIS算法的企业物流招标评估方法研究 32

本章参考文献 36

第4章 灰色预测算法应用研究 37

4.1 灰色系统理论与分析 37

4.2 灰色系统GM模型 38

4.3 灰色预测 39

4.3.1 灰色预测的方法 40

4.3.2 灰色预测的步骤 40

4.4 基于灰色理论的A级汽车销量影响因素分析与预测研究 40

4.5 基于多变量灰色模型的物流需求预测研究 44

本章参考文献 48

第5章 灰色关联算法应用研究 49

5.1 关联分析 49

5.2 灰色关联分析法 50

5.3 灰色关联分析的计算步骤 51

5.4 灰色关联算法的优缺点 51

5.5 灰色关联分析的进一步改进 52

5.6 基于灰色关联算法的物联网安全状态评估模型研究 52

5.7 江苏农机总动力影响因素灰色关联分析及GM（1，1）预测研究 56

本章参考文献 60

第6章 高斯—牛顿非线性算法应用研究 61

6.1 线性与非线性回归 61

6.1.1 线性回归与非线性回归 61

6.2 高斯—牛顿非线性算法模型 62

6.3 基于高斯—牛顿法的丹江口水库泥沙预报模型研究 63

6.4 基于高斯—牛顿法的远程教育学习兴趣趋避度模型研究 66

本章参考文献 72

第7章 时间序列分析算法应用研究 73

7.1 关于时间序列模型的基本理论 73

7.1.1 概述 73

7.1.2 时间序列模型的建立 73

7.2 常见的时间序列模型分析 74

7.2.1 时间序列模型的分类 74

7.2.2 常见的时间序列模型概述 74

7.3 基于时间序列法的汽车销售量预测研究 78

7.4 基于改进指数平滑法的车联网交通流量预测 86

本章参考文献 91

第8章 主成分分析算法应用研究 92

8.1 主成分分析法概述 92

8.2 基于主成分分析算法的社区居民对社区教育满意度评价模型研究 92

8.3 基于主成分分析算法的高职课堂教学质量评价研究 96

本章参考文献 100

第9章 遗传算法应用研究 101

9.1 遗传算法概述 101

9.1.1 遗传算法的发展历程 101

9.1.2 遗传算法的理论研究概况 102

9.1.3 遗传算法的应用领域分析 102

9.2 遗传算法的概念、特点及实现步骤 104

9.3 基于遗传算法的物流配送网点选址研究 107

本章参考文献 111

第10章 分形算法应用研究 112

10.1 分形理论 112

10.1.1 分形理论概述 112

10.1.2 分形几何 113

10.1.3 分形理论的原则与意义 114

10.2 基于分形插值算法的水库泥沙淤积量模型构建研究 114

10.3 铁路货运量分形插值拟合仿真与预测研究 119

本章参考文献 122

第11章 组合预测算法应用研究 124

11.1 概述 124

11.2 基于组合预测算法的水库泥沙淤积量预测模型构建研究 125

本章参考文献 129