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數(shù)學(xué)建模的應(yīng)用——以燃?xì)夤こ碳夹g(shù)為例
定 價(jià):80 元
作者:沈威
出版時(shí)間:2023/12/1
ISBN:9787562873037
出 版 社:華東理工大學(xué)出版社
中圖法分類(lèi):
TU996
頁(yè)碼:
紙張:膠版紙
版次:
開(kāi)本:16開(kāi)
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內(nèi)容簡(jiǎn)介
編輯推薦
序 言
目 錄
作者沈威博士根據(jù)多年的燃?xì)庑袠I(yè)工作經(jīng)驗(yàn),著眼于解決燃?xì)庑袠I(yè)的痛點(diǎn)和難點(diǎn)﹐以貼合實(shí)際的燃?xì)鈶?yīng)用為目標(biāo),編寫(xiě)了本書(shū)。本書(shū)內(nèi)容不同于傳統(tǒng)的關(guān)于燃?xì)廨斉涔こ棠P偷慕榻B,力求以淺顯易懂的語(yǔ)言向讀者展示數(shù)學(xué)建模的魅力,同時(shí)摒棄了傳統(tǒng)圖書(shū)一貫以來(lái)以公式為主的枯燥性,凸顯出數(shù)學(xué)在燃?xì)忸I(lǐng)域應(yīng)用的趣味性。\n本書(shū)所選案例具有代表性,注重從不同側(cè)面反映數(shù)學(xué)思維在燃?xì)庑袠I(yè)中的實(shí)際應(yīng)用,既注重算法的通俗性,也注重算法應(yīng)用的可實(shí)現(xiàn)性,克服了許多讀者能看懂算法卻解決不了實(shí)際問(wèn)題的尷尬局面。\n本書(shū)中大部分例題配有MATLAB源程序,程序設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單精練、思路清晰、注釋詳細(xì),靈活應(yīng)用MATLAB工具箱有利于沒(méi)有編程基礎(chǔ)的讀者快速人門(mén)。\n本書(shū)既可以作為燃?xì)、暖通等?zhuān)業(yè)的數(shù)學(xué)建模的教材和輔導(dǎo)書(shū)﹐也可以作為對(duì)數(shù)學(xué)建模感興趣的科技工作者的參考書(shū)。
本書(shū)所選案例具有代表性,注重從不同側(cè)面反映數(shù)學(xué)思維在燃?xì)庑袠I(yè)中的實(shí)際應(yīng)用,既注重算法的通俗性,也注重算法應(yīng)用的可實(shí)現(xiàn)性,克服了許多讀者能看懂算法卻解決不了實(shí)際問(wèn)題的尷尬局面。\n本書(shū)中大部分例題配有MATLAB源程序,程序設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單精練、思路清晰、注釋詳細(xì),靈活應(yīng)用MATLAB工具箱有利于沒(méi)有編程基礎(chǔ)的讀者快速人門(mén)。
近半個(gè)世紀(jì)以來(lái),數(shù)學(xué)的形象有了很大的變化。數(shù)學(xué)已不再單純是數(shù)學(xué)家和少數(shù)物理學(xué)家、天文學(xué)家、力學(xué)家等人手中的神秘武器,它越來(lái)越深入地應(yīng)用到各行各業(yè)之中了,幾乎在人類(lèi)社會(huì)生活的每個(gè)角落它都在展示無(wú)窮威力。這一點(diǎn)尤其表現(xiàn)在生物、建筑、工程、金融、經(jīng)濟(jì)、軍事等數(shù)學(xué)應(yīng)用的非傳統(tǒng)領(lǐng)域。\n與這種發(fā)展相比,目前我國(guó)高等教育中如何運(yùn)用數(shù)學(xué)工具解決實(shí)際問(wèn)題就顯得過(guò)于薄弱,同時(shí)也缺乏合適的教材,以致不少數(shù)學(xué)工作者缺乏從實(shí)際問(wèn)題中提煉數(shù)學(xué)模型的能力。同時(shí)各行各業(yè)中的不少實(shí)際工作者也缺乏運(yùn)用數(shù)學(xué)工具以建立模型處理問(wèn)題的能力,這與我國(guó)高等教育發(fā)展的要求極不相適應(yīng)。\n作者編著的這一本應(yīng)用數(shù)學(xué)模型解決燃?xì)饧夹g(shù)問(wèn)題的書(shū),從各種燃?xì)鈱?zhuān)業(yè)的實(shí)際問(wèn)題出發(fā),提煉一系列數(shù)學(xué)模型,并給出了求解方法。從應(yīng)用范圍看,包括燃?xì)、供熱、環(huán)境、裝備等社會(huì)生活燃?xì)忸I(lǐng)域的不同課題;從方法論看,其啟發(fā)性很強(qiáng),能夠從紛繁復(fù)雜的數(shù)據(jù)中提煉出適合數(shù)學(xué)建模的物理量,并能處理好共性和個(gè)性的關(guān)系;從數(shù)學(xué)內(nèi)容看,要求適中,具有普通理工科大學(xué)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)實(shí)際工作者都能看懂。作者編輯這本書(shū)的目的就是希望有利于培養(yǎng)建筑工程中燃?xì)鈱?zhuān)業(yè)人員建立數(shù)學(xué)模型的能力,有利于促進(jìn)燃?xì)庑袠I(yè)教學(xué)者與實(shí)際工作者的相互理解與溝通,有利于推動(dòng)數(shù)學(xué)在我國(guó)現(xiàn)代化建設(shè)各個(gè)領(lǐng)域中的應(yīng)用。\n目前,隨著我國(guó)能源發(fā)展進(jìn)入增量替代和存量替代并存的發(fā)展階段,在雙碳目標(biāo)政策驅(qū)動(dòng)下,天然氣作為清潔低碳的化石能源,不僅承擔(dān)著國(guó)家能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型期間保障能源安全的使命,也是未來(lái)新型電力系統(tǒng)規(guī)劃中重要的基礎(chǔ)保證。推動(dòng)能源綠色低碳轉(zhuǎn)型,在工業(yè)、建筑、交通、電力等多領(lǐng)域有序擴(kuò)大天然氣利用規(guī)模,是我國(guó)穩(wěn)步推進(jìn)能源消費(fèi)革命,助力碳達(dá)峰和碳中和,構(gòu)建清潔低碳、安全高效能源體系的重要實(shí)現(xiàn)途徑之一,天然氣將成為我國(guó)現(xiàn)代清潔能源體系的主體能源之一。目前來(lái)看燃?xì)庑袠I(yè)仍可能有近三十年的發(fā)展空間,該書(shū)回答了天然氣在我國(guó)消費(fèi)量增長(zhǎng)趨勢(shì)的時(shí)間線,從而體現(xiàn)了燃?xì)庑袠I(yè)在我國(guó)方興未艾的發(fā)展趨勢(shì)。\n數(shù)學(xué)建模和燃?xì)饨Y(jié)合并在燃?xì)忸I(lǐng)域中的應(yīng)用是數(shù)學(xué)模型的一次大膽嘗試,由于燃?xì)鈱儆诮ㄖこ填I(lǐng)域的一個(gè)分支,其涵蓋的范圍較窄,專(zhuān)業(yè)性極強(qiáng),因此至今還有鮮有數(shù)學(xué)建模應(yīng)用于燃?xì)忸I(lǐng)域。該書(shū)介紹了當(dāng)今主流的數(shù)學(xué)建模技術(shù),涵蓋常微分方程模型、偏微分方程模型、積分方程模型、數(shù)學(xué)規(guī)劃模型、曲線擬合、統(tǒng)計(jì)與回歸模型、概率模型、量綱分析建模以及預(yù)測(cè)模型專(zhuān)題。\n沈威博士的這本書(shū)是一個(gè)很有益的嘗試,希望通過(guò)該書(shū)的出版,能夠起到拋磚引玉的作用,促使更多這方面不同風(fēng)格教材的出現(xiàn),起到百花齊放、百家爭(zhēng)鳴的效果。
1 緒論 1
n1.1 數(shù)學(xué)模型的建立過(guò)程 1
n1.2 數(shù)學(xué)模型的特點(diǎn) 2
n1.3 數(shù)學(xué)模型的分類(lèi) 4
n參考文獻(xiàn) 5
n2 常微分方程模型 6
n2.1 天然氣消費(fèi)量增長(zhǎng)預(yù)測(cè) 7
n2.1.1 普通微分模型 8
n2.1.2 Logistic模型 11
n2.1.3 結(jié)論 15
n2.2 煤氣中毒與急救 16
n2.2.1 煤氣中毒機(jī)理分析 17
n2.2.2 煤氣中毒模型 18
n2.2.3 結(jié)論 25
n2.3 燃?xì)鉄崴鳠崴愕却?25
n2.3.1 無(wú)保溫材料和循環(huán)泵情形 26
n2.3.2 熱水零等待優(yōu)化設(shè)計(jì) 36
n2.3.3 結(jié)論 39
n2.4 地鐵運(yùn)行雜散電流 41
n2.4.1 雜散電流分布數(shù)學(xué)模型 41
n2.4.2 減小雜散電流干擾方法 44
n2.4.3 結(jié)論 48
n2.5 燃?xì)鉄崴鞯趸锱欧排c分級(jí)燃燒優(yōu)化 48
n2.5.1 傳統(tǒng)燃?xì)鉄崴鞯趸锱欧帕?49
n2.5.2 分級(jí)燃燒式燃?xì)鉄崴鞯趸锱欧帕?55
n2.5.3 結(jié)論 59
n參考文獻(xiàn) 60
n3 偏微分方程模型 64
n3.1 概述 65
n3.2 球坐標(biāo)下煤改氣空氣凈化模型 65
n3.2.1 煤改氣之前穩(wěn)態(tài)過(guò)程微分方程建立 67
n3.2.2 煤改氣后動(dòng)態(tài)過(guò)程微分方程建立 68
n3.2.3 煤改氣完成時(shí)空氣質(zhì)量改善情況 71
n3.3 柱坐標(biāo)下煤改氣空氣凈化模型 72
n3.3.1 柱坐標(biāo)模型建立 72
n3.3.2 柱坐標(biāo)模型求解 74
n3.4 結(jié)論 75
n參考文獻(xiàn) 75
n4 積分方程模型 77
n4.1 概述 77
n4.2 雙塔脫水模型 79
n4.2.1 硅膠塔脫水模型 79
n4.2.2 分子篩塔脫水模型 81
n4.2.3 雙塔串聯(lián)脫水模型 82
n4.2.4 雙塔脫水模型構(gòu)建 85
n4.3 數(shù)據(jù)代入及檢驗(yàn) 85
n4.4 結(jié)論 87
n參考文獻(xiàn) 88
n5 數(shù)學(xué)規(guī)劃模型 89
n5.1 概述 90
n5.2 供應(yīng)瓶裝液化石油氣優(yōu)化模型 90
n5.2.1 單個(gè)燃?xì)夤鞠虿糠执迕窆鈨?yōu)化模型 91
n5.2.2 向全部村民供應(yīng)液化石油氣的儲(chǔ)配站選址優(yōu)化模型 92
n5.3 向村莊供應(yīng)管道天然氣和液化天然氣成本比較與選擇 95
n5.4 結(jié)論 97
n參考文獻(xiàn) 97
n6 曲線擬合模型 99
n6.1基于不同菜系的餐飲業(yè)用戶用氣量研究 99
n6.1.1 基于客流量為基準(zhǔn)的不同菜系商業(yè)用戶用氣量比較 100
n6.1.2 結(jié)果與討論 107
n6.1.3 結(jié)論 108
n6.2 燃?xì)庵醒霟崴到y(tǒng)設(shè)計(jì)分析 109
n6.2.1 熱水供應(yīng)模式 109
n6.2.2 運(yùn)行原理 110
n6.2.3 耗熱量和熱水量計(jì)算 111
n6.2.4 項(xiàng)目方案設(shè)計(jì) 112
n6.2.5 結(jié)果與討論 115
n6.2.6 結(jié)論 115
n參考文獻(xiàn) 116
n7 統(tǒng)計(jì)模型 117
n7.1 氣體火焰?zhèn)鞑ニ俣阮A(yù)測(cè) 117
n7.1.1 常見(jiàn)燃料氣體層流火焰?zhèn)鞑ニ俣群臀锘再|(zhì) 118
n7.1.2 以燃料類(lèi)型、烴類(lèi)型、一次空氣系數(shù)及導(dǎo)熱系數(shù)為自變量的線性回歸模型 118
n7.1.3 以碳?xì)浔取?biāo)況密度、一次空氣系數(shù)及導(dǎo)熱系數(shù)為自變量的線性回歸模型 120
n7.1.4 結(jié)論 123
n7.2 沼氣生成問(wèn)題 123
n7.2.1 模型假設(shè)與分析 124
n7.2.2 模型建立與分析 124
n7.2.3 結(jié)論 127
n參考文獻(xiàn) 127
n8 概率模型 128
n8.1 概述 128
n8.2 課題分析 129
n8.3 模型建立和分析 130
n8.3.1 模型建立 130
n8.3.2 模型求解與分析 131
n8.4 結(jié)論 134
n參考文獻(xiàn) 134
n9 量綱分析模型 136
n9.1 概述 136
n9.2 量綱建模 137
n9.2.1 燃?xì)鈮毫δ芾昧烤V模型 137
n9.2.2 溫度變化量綱模型 139
n9.3 燃?xì)獗芰抗烙?jì) 139
n9.4 結(jié)論 143
n參考文獻(xiàn) 143
n10 預(yù)測(cè)專(zhuān)題 144
n10.1 概述 144
n10.1.1 我國(guó)天然氣消費(fèi)情況 144
n10.1.2 深圳市天然氣市場(chǎng)發(fā)展現(xiàn)狀 145
n10.1.3 城市天然氣負(fù)荷預(yù)測(cè)意義 146
n10.1.4 預(yù)測(cè)原理和方法 148
n10.2 影響天然氣日負(fù)荷量的客觀因素 153
n10.2.1 假期影響 153
n10.2.2 氣溫影響 157
n10.2.3 工作日和雙休日燃?xì)庳?fù)荷量變化 158
n10.3 基于GM(1,1)模型的天然氣負(fù)荷量預(yù)測(cè) 159
n10.3.1 灰色理論 159
n10.3.2 GM(1,1)預(yù)測(cè)年天然氣負(fù)荷量 160
n10.4 基于G(1,N)模型的天然氣負(fù)荷量預(yù)測(cè) 164
n10.4.1 灰色關(guān)聯(lián)度分析 164
n10.4.2 灰色關(guān)聯(lián)分析理論模型 165
n10.4.3 基于灰色模型的天然氣負(fù)荷量預(yù)測(cè)分析 166
n10.4.4 具體實(shí)施過(guò)程 168
n10.5 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的天然氣負(fù)荷量預(yù)測(cè) 181
n10.5.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析流程 181
n10.5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立及結(jié)果分析 184
n10.6 基于馬爾科夫鏈的天然氣負(fù)荷量預(yù)測(cè) 186
n10.6.1 馬爾科夫理論 186
n10.6.2 馬爾科夫矩陣計(jì)算 187
n10.6.3 聚類(lèi)馬爾可夫鏈修正擬合值 190
n10.6.4 模型比較 191
n10.7 基于支持向量機(jī)的天然氣日負(fù)荷量預(yù)測(cè) 192
n10.7.1 支持向量機(jī)(Support Vector Machine) 193
n10.7.2 支持向量回歸機(jī) 198
n10.7.3 支持向量機(jī)核函數(shù) 200
n10.7.4 徑向基函數(shù)超參數(shù)的優(yōu)化 201
n10.7.5 燃?xì)馊肇?fù)荷特點(diǎn) 202
n10.7.6 SVM預(yù)測(cè)模型建立 203
n10.7.7 輸入向量 203
n10.7.8 數(shù)據(jù)預(yù)處理 204
n10.7.9 計(jì)算 204
n10.7.10 結(jié)果與討論 205
n10.8 結(jié)論 209
n參考文獻(xiàn) 210
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