algoritmo de modelado matemático esquema comúnmente usado
Los métodos convencionales
alcance
① procesamiento de datos (datos pre-claros, datos en forma numérica)
② dibujar gráficos
③ La previsión
la teoría de algoritmos
① lectura de los datos leídos
método: Copiar
Método dos: por la herramienta MATLAB Enlace en Excel, Excel para interactuar con MATLAB.
Método tres: mediante la lectura de la función MATLAB carga de datos Bloc de notas, función de ahorro de datos de escritura a la agenda, bloc de notas lograr la interacción con MATLAB.
ajustando los datos ② Método
Método A: un ajuste polinómico
determinan los métodos de coeficientes de los polinomios: mínimos cuadrados método
en la forma de una: una instrucción de ajuste polinómico
polyfit (X, Y, N) : ajuste polinómico, coeficientes polinómicos en descendente disposición de retorno.
polyval (P.xi): Calc polinomio.
En donde, X, Y es el valor del punto de datos; N está equipado más alto de potencia; se devuelve P coeficientes polinómicos; abscisa XI se puntos requeridos.
Dos formas: la ventana gráfica polinomio de
ajustar los datos en la ventana de menú del modo de gráficos
Método dos: función designada ajuste
del formato de datos conocido por la función seleccionada por el usuario para adaptarse a
tres: Ajuste de curvas Caja de herramientas
de MATLAB desde con una caja de herramientas para adaptarse
cuestiones de planificación
alcance
① multi-constreñida planificación, la programación de número entero;
② menos complejo y más programación no lineal constreñida, programación entera
la teoría de algoritmos
La planificación de tres elementos: variables de decisión, función objetivo y restricciones.
El problema real es la solución de solución de planificación de las limitaciones en la función objetivo, el proceso de obtener la solución óptima.
pronóstico gris
alcance
Cualquier cantidad de datos (más de tres) de la predicción problema
la teoría de algoritmos
GM (1,1) pasos básicos:
① de datos en bruto acumulado para debilitar la volatilidad y la secuencia aleatoria al azar para obtener nueva secuencia de datos;
② establecer un primer orden lineal de ecuaciones diferenciales;
③ para que los datos acumulados para generar media y la constante B vector término producir yn;
④ resuelto por mínimos cuadrados de los parámetros de cenizas;
⑤ parámetros de ceniza en la solución de ecuaciones diferenciales;
⑥ de la expresión función discreta, y calculando la diferencia entre tanto la reducción prosecuencia, secuencia de datos aproximada;
⑦ modelo establecido gris probar;
⑧ utilizando el modelo de predecir.
Algoritmos genéticos
alcance
① la solución multi-constreñida modelo de programación;
red neuronal artificial entrenada ①.
la teoría de algoritmos
Medios de formación de una nueva especie, hay dos: cambio gradual y explosivo. subespecies cónicos forman principalmente por la variación acumulada gradualmente, a continuación, la subespecie forman una o más especies nuevas, nuevas especies dividen en dos tipos, es decir, herencia de nuevo la formación de especies y la diferenciación de las nuevas especies de la fórmula se forma; no explosivo rápida formación de nuevas especies y subespecies en esta etapa, dividido en tres tipos, es decir, una nueva especie híbridos, cambio en la estructura del cromosoma y una nueva especie de las nuevas formas poliploides. algoritmo genético híbrido, dos pensaron cónico y explosivo.
La evaluación debe: en general, encontrar la máxima función objetiva función objetiva directamente como una función del tamaño de la condición física detectada.
Optimización por enjambre de partículas
alcance
① modelo multivariable no lineal sin restricciones de programación;
② entrenada la red neuronal artificial.
la teoría de algoritmos
Durante la alimentación de las aves por ave en una posición aleatoria en el estado inicial, y la dirección de vuelo es al azar. No se conocen entre la alimentación de aves allí, pero con el tiempo, estas aves inicialmente en una posición aleatoria dentro del grupo, aprendiendo unos de otros datos, compartir y siguen acumulación de experiencia en la cría de personas en busca de comida, se acumulan en una comunidad auto-organizada, y poco a poco súper alimento único objetivo hacia adelante. Cada ave se puede estimar un poco de experiencia y la información de ubicación actual tiene poco valor para ser capaz de encontrar el alimento que es mucho gimnasio y todas las aves puede recordar el mejor lugar para encontrar su propia llamada optimización, local, Además, las aves pueden recordar la mejor posición de todos los individuos podían encontrar, llamado el óptimo global, todo el rebaño de centros de alimentación tienden a mover el óptimo global, que se llama "efecto de sincronización" en la biología . Por pájaros posición de forrajeo en constante movimiento, que está en constante iteración, súper alimento puede hacer telares aves.
algoritmo de recocido simulado
alcance
① TSP clásico, problema de la mochila;
② responsable de la solución de modelo de programación no lineal multi-limitado.
la teoría de algoritmos
El sólido se calienta a una temperatura suficientemente alta, después se enfrió lentamente; durante el calentamiento, las partículas sólidas con la temperatura interna se eleva convierte en estado desordenado, energía interna se incrementa, mientras que las partículas de enfriamiento lento se vuelven gradualmente ordenado, en teoría , si el proceso de enfriamiento es lo suficientemente lenta, entonces cualquier tipo de una temperatura de enfriamiento del sólido para alcanzar el equilibrio térmico, y cuando se enfría a temperaturas criogénicas alcanzará un estado de energía mínima en el caso de que su estado.
Artificial Neural Network
alcance
Todo el problema de la agrupación en la modelización matemática, la evaluación y el modo de predicción
la teoría de algoritmos
red neural artificial es un gran número de elementos básicos simples - neuronas que están conectados, a modo de simulación del cerebro humano para procesar información, los sistemas de procesamiento de información paralelos y compleja red de conversión no lineal. La ventaja es que la red neuronal MIMO versos procesamiento en paralelo y la capacidad de auto-aprendizaje.
BP es una red neural que tiene tres o más de tres neuronas de la red neural, que comprende una capa de entrada, una capa intermedia y la capa de salida. Lograr la conexión completa entre las capas superior e inferior, y entre las neuronas con ninguna capa de conexión, la red es el peso entre las neuronas de entrada y las neuronas ocultas en el sentido de que la fuerza de la conexión entre las dos neuronas. Ocultos de capa y capa de salida neuronas ya sea a la capa anterior de la información procedente de todas las neuronas integrar, por lo general la adición de un valor de umbral entonces integrar el proceso de información, que es principalmente la biología imitar de neuronas deben alcanzar un cierto principio del umbral se iniciará y luego integrar la información sobre como las neuronas de la capa de entrada. Cuando un par de las muestras de aprendizaje se proporcionan a las neuronas de entrada, valores de activación de la neurona (valores de las neuronas de la capa de entrada) propagadas a partir de la capa de entrada a la capa de salida a través de la capa oculta y cada una de las diversas neuronas de la capa de salida y luego la obtención de red de entrada apropiados, y luego en la dirección de reducir el error entre la salida real de la red y las muestras de salida, una dirección desde la capa de salida a través de la parte posterior capa oculta a la entrada de cada capa, a fin de corregir gradualmente el peso de cada conexión, que se llama un algoritmo de propagación inversa de error algoritmo, el algoritmo BP.
medios sensibles biológicamente campo visual de las neuronas centrales pueden afectar el campo visual de la retina de las neuronas. Los fotorreceptores en la señal de salida del nervio retina para activar un número de diferentes niveles de células neurales, células y neuronas cuerpo geniculado exteriores en la corteza visual mediante la recepción de la luz y su conversión. QBF función de red neuronal es simular la experiencia de la retina producida.
Análisis wavelet
alcance
① tendencia minería de datos masiva;
② red neuronal montaje wavelet.
la teoría de algoritmos
Y la diferencia entre los valores logarítmicos promediaron para obtener un error de conversión final de la media aritmética, la evaluación es la media, el error promedio como el análisis de algoritmo de error.
virtual Computer
alcance
① modelo es difícil obtener una solución analítica;
② dinámica (animada) muestra el modelo matemático;
③ resolución de áspera complejo problema de programación no lineal.
la teoría de algoritmos
El principal uso de la modelización matemática en la tecnología de simulación virtual todavía hay tres simulación numérica, animación, simulación y la imagen. El proceso consiste en establecer unas modelos matemáticos, experimentos virtuales de computación y de acuerdo con el modelo matemático. Simulación numérica para el modelo matemático y ecuaciones recursivas general establece ecuaciones diferenciales; simulación estática se basa en la más imagen se ha formado un modelo bien, y luego el MATLAB generada número pseudo-aleatorio como un valor inicial del modelo simulado, y finalmente en la forma de la figura salida del ordenador, finalmente, el resultado fue un gráfico estático.
