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系統建模理論與方法 版權信息
- ISBN：9787111245575
- 條形碼：9787111245575 ; 978-7-111-24557-5
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：
系統建模理論與方法 內容簡介
本書從兩個方面闡述系統建模的理論和方法：一方面是以控制論為基礎的建模方法，也就是認為研究對象是黑箱或者灰箱，根據輸入和輸出數據建立對象的數學模型；另一方面是根據信息論的思想，從現實對象運行的角度討論管理信息系統的建模方法。
本書旨在培養讀者分析現實環境與建模方法之間關系的能力，幫助讀者了解建模的本質，增強建模的實用性。
本書包含了作者20多年在系統辨識、預測、模型庫、管理信息系統、決策支持系統等方面的研究成果，提出的方法遵循比較嚴格的思維邏輯。所討論的現實世界的建模方法，除了可用于建立現場控制系統的動態模型外，還適合于建立和分析企業管理信息系統，如分析企業的生產、經營、銷售等方面的數據，可以被金融、商業、生產、科研等已經具有管理信息系統的部門采用，奠定開發決策支持系統的模型庫基礎。
本書可供理工科各類專業和經濟管理類專業的研究生和大學本科高年級學生使用，也可作為工業與信息化領域的專業培訓教材。
系統建模理論與方法 目錄
序
前言
第1章 數學基礎
1.1 離散數學
1.1.1 初等集合
1.1.2 集合的運算
1.1.3 關系
1.1.4 映射
1.1.5 線性空間
1.1.6 度量空間
1.1.7 命題邏輯
1.1.8 一階邏輯
1.2 隨機過程
1.2.1 隨機過程的基本概念
1.2.2 線性系統中的平穩過程
1.2.3 重要的定理和概念
1.2.4 弱平穩時間序列
1.2.5 馬爾科夫過程簡介
1.3 小結
復習思考題
第2章 模型論初步
2.1 模型的概念
2.1.1 現實與模型
2.1.2 控制論的建模方法
2.1.3 信息論的建模方法
2.2 模型和模型庫
2.2.1 模型的分類
2.2.2 數學模型的表示
2.2.3 數學模型的建立過程
2.2.4 模型庫和模型生成
2.3 建模原理
2.3.1 數學模型的一般要求
2.3.2 常用的分析方法
2.3.3 積木模型理論
2.3.4 信息系統的建模原理
2.3.5 系統仿真
2.4 參數估計
2.4.1 參數的概念
2.4.2 參數估計值的評價
2.4.3 參數估計的基本方法
2.5 小結
復習思考題
第3章 基本建模方法
3.1 系統辨識
3.1.1 推理建模和系統辨識
3.1.2 系統辨識的原理
3.1.3 系統辨識的要點
3.1.4 動態系統辨識
3.2 線性相關
3.2.1 相關的概念
3.2.2 相關系數
3.2.3 線性相關檢驗
3.3 線性回歸方程
3.3.1 回歸的概念
3.3.2 一元線性回歸
3.3.3 多元線性回歸
3.3.4 多元線性回歸的建模
3.3.5 逐步回歸算法建模
3.4 非線性系統建模
3.4.1 非線性回歸方程
3.4.2 非線性規劃建模方法
3.4.3 非線性規劃問題求解
3.4.4 目標函數尋優
3.5 非解析建模方法
3.5.1 表格法
3.5.2 圖論應用
3.5.3 信息系統建模
3.6 誤差分析
3.6.1 隨機誤差
3.6.2 系統誤差
3.7 小結
復習思考題
第4章 時間序列模型
4.1 趨勢外推模型
4.1.1 時間序列的種類
4.1.2 外延模型
4.1.3 移動平均模型
4.1.4 指數平滑模型
4.1.5 周期函數模型
4.2 ARMA模型
4.2.1 AR模型
4.2.2 自相關分析
4.2.3 MA模型
4.2.4 適應性濾波
4.2.5 ARMA模型的參數估計
4.3 CARMlA模型
4.3.1 CARMA模型的描述
4.3.2 CARMA模型的結構識別
4.3.3 CARMA模型的參數估計
4.4 小結
復習思考題
第5章 非平穩隨機過程
5.1 引言
5.2 平穩余差過程
5.2.1 平穩余差過程的基礎
5.2.2 ARIMA模型
5.2.3 季節性模型
5.2.4 函數生成理論
5.3 隨機過程的線性變換
5.3.1 基本概念
5.3.2 **類線性變換
5.3.3 第二類線性變換
5.4 隨機過程的Fourier變換
5.4.1 均值函數的Fourier變換
5.4.2 零均值隨機過程的Fourier變換
5.4.3 離散Fourier變換
5.4.4 噪聲分離技術
5.4.5 方差濾波
5.5 小結
復習思考題
第6章 馬爾科夫模型
6.1 引言
6.2 基本規律
6.2.1 狀態的分類
6.2.2 狀態空間分解
6.2.3 平穩分布
6.3 狀態轉移概率矩陣
6.3.1 狀態轉移概率矩陣的性質
6.3.2 狀態轉移概率矩陣求解
6.3.3 齊次馬爾科夫序列
6.4 小結
復習思考題
第7章 動態相關分析
7.1 原理
7.1.1 一般概念
7.1.2 基本定理
7.1.3 數據處理方法
7.2 參數跟蹤
7.2.1 線性時變系統
7.2.2 非線性時變系統
7.2.3 多層遞階模型
7.3 變參數回歸方程
7.3.1 參數子模型
7.3.2 差分法
7.3.3 預報一校正法
7.3.4 機理分析法
7.4 二次回歸分析
7.4.1 二次回歸的概念
7.4.2 二次回歸模型的建立過程
7.4.3 對二次回歸分析的說明
7.5 變參數ARMA模型
7.5.1 基本定義
7.5.2 幾個定理
7.5.3 時變ARMA模型的描述方法
7.6 非齊次馬爾科夫鏈和時變圖表
7.6.1 非齊次馬爾科夫鏈
7.6.2 轉移矩陣估計
7.6.3 時變圖表
7.7 小結
復習思考題
第8章 信息環境建模
8.1 信息系統的概念
8.2 信息模型
8.2.1 概念模型
8.2.2 范式
8.2.3 數據庫的概念設計
8.2.4 邏輯設計
8.2.5 物理設計
8.3 功能模型
8.3.1 職能和功能
8.3.2 功能建模
8.3.3 軟件功能
8.3.4 功能實現方法
8.4 流程模型
8.4.1 業務流程
8.4.2 業務流程管理
8.4.3 基于web服務的業務流程管理
8.5 信息系統的規劃和設計
8.5.1 信息系統規劃
8.5.2 系統定義的歸結模型
8.5.3 信息系統設計
8.6 小結
復習思考題
參考文獻
前言
第1章 數學基礎
1.1 離散數學
1.1.1 初等集合
1.1.2 集合的運算
1.1.3 關系
1.1.4 映射
1.1.5 線性空間
1.1.6 度量空間
1.1.7 命題邏輯
1.1.8 一階邏輯
1.2 隨機過程
1.2.1 隨機過程的基本概念
1.2.2 線性系統中的平穩過程
1.2.3 重要的定理和概念
1.2.4 弱平穩時間序列
1.2.5 馬爾科夫過程簡介
1.3 小結
復習思考題
第2章 模型論初步
2.1 模型的概念
2.1.1 現實與模型
2.1.2 控制論的建模方法
2.1.3 信息論的建模方法
2.2 模型和模型庫
2.2.1 模型的分類
2.2.2 數學模型的表示
2.2.3 數學模型的建立過程
2.2.4 模型庫和模型生成
2.3 建模原理
2.3.1 數學模型的一般要求
2.3.2 常用的分析方法
2.3.3 積木模型理論
2.3.4 信息系統的建模原理
2.3.5 系統仿真
2.4 參數估計
2.4.1 參數的概念
2.4.2 參數估計值的評價
2.4.3 參數估計的基本方法
2.5 小結
復習思考題
第3章 基本建模方法
3.1 系統辨識
3.1.1 推理建模和系統辨識
3.1.2 系統辨識的原理
3.1.3 系統辨識的要點
3.1.4 動態系統辨識
3.2 線性相關
3.2.1 相關的概念
3.2.2 相關系數
3.2.3 線性相關檢驗
3.3 線性回歸方程
3.3.1 回歸的概念
3.3.2 一元線性回歸
3.3.3 多元線性回歸
3.3.4 多元線性回歸的建模
3.3.5 逐步回歸算法建模
3.4 非線性系統建模
3.4.1 非線性回歸方程
3.4.2 非線性規劃建模方法
3.4.3 非線性規劃問題求解
3.4.4 目標函數尋優
3.5 非解析建模方法
3.5.1 表格法
3.5.2 圖論應用
3.5.3 信息系統建模
3.6 誤差分析
3.6.1 隨機誤差
3.6.2 系統誤差
3.7 小結
復習思考題
第4章 時間序列模型
4.1 趨勢外推模型
4.1.1 時間序列的種類
4.1.2 外延模型
4.1.3 移動平均模型
4.1.4 指數平滑模型
4.1.5 周期函數模型
4.2 ARMA模型
4.2.1 AR模型
4.2.2 自相關分析
4.2.3 MA模型
4.2.4 適應性濾波
4.2.5 ARMA模型的參數估計
4.3 CARMlA模型
4.3.1 CARMA模型的描述
4.3.2 CARMA模型的結構識別
4.3.3 CARMA模型的參數估計
4.4 小結
復習思考題
第5章 非平穩隨機過程
5.1 引言
5.2 平穩余差過程
5.2.1 平穩余差過程的基礎
5.2.2 ARIMA模型
5.2.3 季節性模型
5.2.4 函數生成理論
5.3 隨機過程的線性變換
5.3.1 基本概念
5.3.2 **類線性變換
5.3.3 第二類線性變換
5.4 隨機過程的Fourier變換
5.4.1 均值函數的Fourier變換
5.4.2 零均值隨機過程的Fourier變換
5.4.3 離散Fourier變換
5.4.4 噪聲分離技術
5.4.5 方差濾波
5.5 小結
復習思考題
第6章 馬爾科夫模型
6.1 引言
6.2 基本規律
6.2.1 狀態的分類
6.2.2 狀態空間分解
6.2.3 平穩分布
6.3 狀態轉移概率矩陣
6.3.1 狀態轉移概率矩陣的性質
6.3.2 狀態轉移概率矩陣求解
6.3.3 齊次馬爾科夫序列
6.4 小結
復習思考題
第7章 動態相關分析
7.1 原理
7.1.1 一般概念
7.1.2 基本定理
7.1.3 數據處理方法
7.2 參數跟蹤
7.2.1 線性時變系統
7.2.2 非線性時變系統
7.2.3 多層遞階模型
7.3 變參數回歸方程
7.3.1 參數子模型
7.3.2 差分法
7.3.3 預報一校正法
7.3.4 機理分析法
7.4 二次回歸分析
7.4.1 二次回歸的概念
7.4.2 二次回歸模型的建立過程
7.4.3 對二次回歸分析的說明
7.5 變參數ARMA模型
7.5.1 基本定義
7.5.2 幾個定理
7.5.3 時變ARMA模型的描述方法
7.6 非齊次馬爾科夫鏈和時變圖表
7.6.1 非齊次馬爾科夫鏈
7.6.2 轉移矩陣估計
7.6.3 時變圖表
7.7 小結
復習思考題
第8章 信息環境建模
8.1 信息系統的概念
8.2 信息模型
8.2.1 概念模型
8.2.2 范式
8.2.3 數據庫的概念設計
8.2.4 邏輯設計
8.2.5 物理設計
8.3 功能模型
8.3.1 職能和功能
8.3.2 功能建模
8.3.3 軟件功能
8.3.4 功能實現方法
8.4 流程模型
8.4.1 業務流程
8.4.2 業務流程管理
8.4.3 基于web服務的業務流程管理
8.5 信息系統的規劃和設計
8.5.1 信息系統規劃
8.5.2 系統定義的歸結模型
8.5.3 信息系統設計
8.6 小結
復習思考題
參考文獻
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