《MATLAB & Excel定量預(yù)測與決策：運作案例精編（含CD光盤1張）》主要內(nèi)容是應(yīng)用MATLAB和Excel實現(xiàn)生產(chǎn)運作中的定量預(yù)測與決策方法的建模和模擬求解，共四篇，第一篇為軟件應(yīng)用基礎(chǔ)篇，介紹MATLAB和Excel的基本用法；第二篇為經(jīng)典預(yù)測方法篇，包括時間序列、線性回歸、曲線回歸、利用圖表及馬爾可夫方法；第三篇為規(guī)劃決策篇，包括線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃和網(wǎng)絡(luò)及運輸規(guī)劃；第四篇為經(jīng)典決策方法篇，包括確定型、非確定型、風(fēng)險型、多目標(biāo)及智能啟發(fā)優(yōu)化。全書所有案例的MATLAB程序和Excel模型隨光盤贈送。提供電子課件。

第一篇  軟件應(yīng)用基礎(chǔ)篇
案例概覽
第1章  MATLAB 應(yīng)用基礎(chǔ)
1.1 MATLAB 概述
1.1.1 MATLAB 桌面操作環(huán)境
1.1.2 MATLAB 的模塊工具箱
1.1.3 MATLAB 的幫助系統(tǒng)
1.2 MATLAB 計算基礎(chǔ)
1.2.1 數(shù)值類型及顯示格式
1.2.2 內(nèi)置數(shù)學(xué)函數(shù)
1.2.3 關(guān)系運算與邏輯運算
1.2.4 向量和矩陣及其運算
1.3 MATLAB 繪圖基礎(chǔ)
1.3.1 繪圖的基本流程
1.3.2 繪圖的基本方法
1.3.3 圖形的修飾
1.4 MATLAB 程序設(shè)計基礎(chǔ)
1.4.1 程序設(shè)計概述
1.4.2 程序設(shè)計的原則
1.4.3 M 文件
1.4.4 函數(shù)及調(diào)用
1.4.5 程序的調(diào)試與優(yōu)化
1.4.6 程序設(shè)計的技巧
本章小結(jié)
關(guān)于系統(tǒng)學(xué)習(xí)MATLAB 的參考書籍
第2章  Excel 應(yīng)用基礎(chǔ)
2.1 函數(shù)公式基礎(chǔ)
2.1.1 函數(shù)公式的結(jié)構(gòu)
2.1.2 理解函數(shù)公式中的數(shù)據(jù)
2.1.3 函數(shù)的分類與加載
2.1.4 快速復(fù)制函數(shù)公式的方法
2.2 方案及方案管理器
2.2.1 方案的應(yīng)用
2.2.2 方案的復(fù)制與刪除
2.2.3 方案報告的生成
2.3 規(guī)劃求解
2.3.1 認(rèn)識規(guī)劃求解
2.3.2 實踐應(yīng)用舉例
2.4 數(shù)據(jù)分析
2.4.1 安裝分析工具庫
2.4.2 回歸分析
2.4.3 相關(guān)系數(shù)
2.5 圖表可視化
本章小結(jié)
關(guān)于系統(tǒng)學(xué)習(xí)Excel 的參考書籍
本篇 參考文獻(xiàn)
第二篇  經(jīng)典預(yù)測方法篇
案例概覽
第3章  時間序列預(yù)測
3.1 時間序列的特征及識別
3.1.1 時間序列的特征
3.1.2 時間序列特征的識別
3.2 一次移動平均模型
3.2.1 簡單移動平均模型
3.2.2 加權(quán)移動平均模型
3.2.3 平滑效果的均方差(MSE) 檢驗
3.3 一次指數(shù)平滑模型
3.3.1 一次指數(shù)平滑的計算公式及平滑系數(shù)琢的討論
3.3.2 平滑系數(shù)的選擇及預(yù)測有效性的檢驗
3.4 線性二次移動平均模型
3.4.1 二次移動平均的計算公式
3.4.2 平滑效果的均方差檢驗
3.5 線性二次指數(shù)平滑模型
3.5.1 二次指數(shù)平滑的計算公式
3.5.2 平滑系數(shù)的選擇及預(yù)測有效性的檢驗
3.6 非線性三次指數(shù)平滑模型
3.6.1 非線性三次指數(shù)平滑的計算公式
3.6.2 平滑系數(shù)的選擇及預(yù)測有效性的檢驗
3.7 具有季節(jié)性特點的時間序列的預(yù)測
3.8 應(yīng)用MATLAB 和Excel 進(jìn)行時間序列分析
3.8.1 一次移動平均
3.8.2 一次指數(shù)平滑
3.8.3 線性二次移動平均
3.8.4 線性二次指數(shù)平滑
3.8.5 非線性三次指數(shù)平滑
3.9 應(yīng)用MATLAB 和Excel 進(jìn)行具有季節(jié)特點的時間序列的預(yù)測
本章小結(jié)
第4章  線性回歸預(yù)測
4.1 理論基礎(chǔ)
4.1.1 一元線性回歸模型
4.1.2 多元線性回歸模型
4.1.3 關(guān)于線性回歸分析的總結(jié)
4.2 應(yīng)用MATLAB 和Excel 進(jìn)行回歸分析
4.2.1 應(yīng)用MATLAB 進(jìn)行回歸分析的方法
4.2.2 應(yīng)用Excel 進(jìn)行回歸分析的方法
4.3 線性回歸在生產(chǎn)運作中的應(yīng)用
本章小結(jié)
第5章  曲線回歸預(yù)測
5.1 理論基礎(chǔ)
5.1.1 可線性化的曲線回歸
5.1.2 多項式回歸
5.1.3 關(guān)于曲線擬合的總結(jié)
5.2 可線性化曲線回歸的軟件實現(xiàn)方法
5.2.1 應(yīng)用MATLAB 內(nèi)置函數(shù)完成可線性化曲線的回歸
5.2.2 應(yīng)用Excel 進(jìn)行可線性化曲線的回歸擬合
5.3 可線性化曲線回歸的應(yīng)用舉例及其軟件實現(xiàn)
5.3.1 冪函數(shù)曲線
5.3.2 指數(shù)函數(shù)曲線
5.3.3 冪指函數(shù)曲線
5.3.4 對數(shù)函數(shù)曲線
5.3.5 倒數(shù)函數(shù)曲線
5.3.6 S 型函數(shù)曲線
5.3.7 拋物線函數(shù)曲線
5.3.8 小結(jié)
5.4 多項式回歸的軟件實現(xiàn)
5.5 一般曲線回歸的MATLAB實現(xiàn)
5.5.1 MATLAB 函數(shù)使用說明
5.5.2 一般曲線回歸軟件實現(xiàn)的應(yīng)用舉例
本章小結(jié)
第6章  利用圖表預(yù)測
6.1 應(yīng)用Excel 使用公式進(jìn)行線性預(yù)測
6.1.1 利用Excel 圖表進(jìn)行線性預(yù)測的操作步驟
6.1.2 利用Excel 圖表進(jìn)行線性預(yù)測的舉例
6.2 應(yīng)用Excel 使用趨勢線進(jìn)行預(yù)測
6.2.1 使用趨勢線進(jìn)行預(yù)測
6.2.2 獲取趨勢線的取值及預(yù)測精度
6.2.3 選擇適當(dāng)?shù)内厔菥€類型
6.3 應(yīng)用Excel 使用多項式趨勢線進(jìn)行預(yù)測
6.4 應(yīng)用MATLAB 曲線擬合圖形界面完成預(yù)測
6.5 應(yīng)用MATLAB 內(nèi)置函數(shù)獲取預(yù)測結(jié)果及置信區(qū)間
6.5.1 使用“polytool冶函數(shù)命令
6.5.2 使用“rstool冶函數(shù)命令
6.5.3 使用“nlintool冶函數(shù)命令
本章小結(jié)
第7章  馬爾可夫預(yù)測
7.1 理論基礎(chǔ)
7.1.1 基本概念
7.1.2 模型與求解方法
7.2 應(yīng)用MATLAB 和Excel 求解馬爾科夫問題
7.2.1 產(chǎn)品市場占有率預(yù)測問題
7.2.2 商品銷售期望利潤預(yù)測問題
7.2.3 設(shè)備維修策略問題
7.2.4 項目選址問題
本章小結(jié)
關(guān)于系統(tǒng)學(xué)習(xí)馬爾可夫算法的參考書籍
本篇 參考文獻(xiàn)
第三篇  最優(yōu)規(guī)劃決策篇
案例概