數學建模的應用-以燃氣工程技術為例 沈威 蔣鵬 9787562873037 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：華東理工大學
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| *數量非實際在台庫存 *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為實際資訊。 印行年月：202311*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：數學建模的應用-以燃氣工程技術為例 ISBN：9787562873037 出版社：華東理工大學 著編譯者：沈威 蔣鵬 頁數：215 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1615789 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 作者沈威博士根據多年的燃氣行業工作經驗，著眼于解決燃氣行業的痛點和難點﹐以貼合實際的燃氣應用為目標，編寫了本書。本書內容不同於傳統的關於燃氣輸配工程模型的介紹，力求以淺顯易懂的語言向讀者展示數學建模的魅力，同時摒棄了傳統圖書一貫以來以公式為主的枯燥性，凸顯出數學在燃氣領域應用的趣味性。 本書所選案例具有代表性，注重從不同側面反映數學思維在燃氣行業中的實際應用，既注重演算法的通俗性，也注重演算法應用的可實現性，克服了許多讀者能看懂演算法卻解決不了實際問題的尷尬局面。 本書中大部分例題配有MATLAB源程序，程序設計簡單精練、思路清晰、註釋詳細，靈活應用MATLAB工具箱有利於沒有編程基礎的讀者快速入門。 本書既可以作為燃氣、暖通等專業的數學建模的教材和輔導書﹐也可以作為對數學建模感興趣的科技工作者的參考書。目錄 1 緒論1 1 數學模型的建立過程 1 2 數學模型的特點 1 3 數學模型的分類 參考文獻 2 常微分方程模型 2 1 天然氣消費量增長預測 2 1 1 普通微分模型 2 1 2 Logistic模型 2 1 3 結論 2 2 煤氣中毒與急救 2 2 1 煤氣中毒機理分析 2 2 2 煤氣中毒模型 2 2 3 結論 2 3 燃氣熱水器熱水零等待 2 3 1 無保溫材料和循環泵情形 2 3 2 熱水零等待優化設計 2 3 3 結論 2 4 地鐵運行雜散電流 2 4 1 雜散電流分佈數學模型 2 4 2 減小雜散電流干擾方法 2 4 3 結論 2 5 燃氣熱水器氮氧化物排放與分級燃燒優化 2 5 1 傳統燃氣熱水器氮氧化物排放量 2 5 2 分級燃燒式燃氣熱水器氮氧化物排放量 2 5 3 結論 參考文獻 3 偏微分方程模型 3 1 概述 3 2 球坐標下煤改氣空氣凈化模型 3 2 1 煤改氣之前穩態過程微分方程建立 3 2 2 煤改氣后動態過程微分方程建立 3 2 3 煤改氣完成時空氣質量改善情況 3 3 柱坐標下煤改氣空氣凈化模型 3 3 1 柱坐標模型建立 3 3 2 柱坐標模型求解 3 4 結論 參考文獻 4 積分方程模型 4 1 概述 4 2 雙塔脫水模型 4 2 1 硅膠塔脫水模型 4 2 2 分子篩塔脫水模型 4 2 3 雙塔串聯脫水模型 4 2 4 雙塔脫水模型構建 4 3 數據代入及檢驗 4 4 結論 參考文獻 5 數學規劃模型 5 1 概述 5 2 供應瓶裝液化石油氣優化模型 5 2 1 單個燃氣公司向部分村民供氣優化模型 5 2 2 向全部村民供應液化石油氣的儲配站選址優化模型 5 3 向村莊供應管道天然氣和液化天然氣成本比較與選擇 5 4 結論 參考文獻 6 曲線擬合模型 6 1 基於不同菜系的餐飲業用戶用氣量研究 6 1 1 基於客流量為基準的不同菜系商業用戶用氣量比較 6 1 2 結果與討論 6 1 3 結論 6 2 燃氣中央熱水系統設計分析 6 2 1 熱水供應模式 6 2 2 運行原理 6 2 3 耗熱量和熱水量計算 6 2 4 項目方案設計 6 2 5 結果與討論 6 2 6 結論 參考文獻 7 統計模型 7 1 氣體火焰傳播速度預測 7 1 1 常見燃料氣體層流火焰傳播速度和物化性質 7 1 2 以燃料類型、烴類型、一次空氣係數及導熱係數為自變數的線性回歸模型 7 1 3 以碳氫比、標況密度、一次空氣係數及導熱係數為自變數的線性回歸模型 7 1 4 結論 7 2 沼氣生成問題 7 2 1 模型假設與分析 7 2 2 模型建立與分析 7 2 3 結論 參考文獻 8 概率模型 8 1 概述 8 2 課題分析 8 3 模型建立和分析 8 3 1 模型建立 8 3 2 模型求解與分析 8 4 結論 參考文獻 9 量綱分析模型 9 1 概述 9 2 量綱建模 9 2 1 燃氣壓力能利用量綱模型 9 2 2 溫度變化量綱模型 9 3 燃氣爆炸能量估計 9 4 結論 參考文獻 10 預測專題 10 1 概述 10 1 1 我國天然氣消費情況 10 1 2 深圳市天然氣市場發展現狀 10 1 3 城市天然氣負荷預測意義 10 1 4 預測原理和方法 10 2 影響天然氣日負荷量的客觀因素 10 2 1 假期影響 10 2 2 氣溫影響 10 2 3 工作日和雙休日燃氣負荷量變化 10 3 基於GM（1，1）模型的天然氣負荷量預測 10 3 1 灰色理論 10 3 2 GM（1，1）預測年天然氣負荷量 10 4 基於G（1，1）模型的天然氣負荷量預測 10 4 1 灰色關聯度分析 10 4 2 灰色關聯分析理論模型 10 4 3 基於灰色模型的天然氣負荷量預測分析 10 4 4 具體實施過程 10 5 基於神經網路的天然氣負荷量預測 10 5 1 BP神經網路的分析流程 10 5 2 BP神經網路模型建立及結果分析 10 6 基於馬爾科夫鏈的天然氣負荷量預測 10 6 1 馬爾科夫理論 10 6 2 馬爾科夫矩陣計算 10 6 3 聚類馬爾可夫鏈修正擬合值 10 6 4 模型比較 10 7 基於支持向量機的天然氣日負荷量預測 10 7 1 支持向量機（Support Vector Machie） 10 7 2 支持向量回歸機 10 7 3 支持向量機核函數 10 7 4 徑向基函數超參數的優化 10 7 5 燃氣日負荷特點 10 7 6 SVM預測模型建立 10 7 7 輸入向量 10 7 8 數據預處理 10 7 9 計算 10 7 10 結果與討論 10 8 結論 參考文獻 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
