内容简介
《现代地理学中的数学方法(第3版)/高等学校教材》主要介绍和探讨现代地理学中的数学方法,内容包括地理数据的预处理、地理建模概述、经典统计分析方法、非平稳时间序列分析方法、空间统计分析方法、运筹决策分析方法、网络分析方法、控制论与信息反馈方法、灰色系统方法、模糊数学方法、系统动力学方法、分形与自组织临界性理论、小波分析方法、人工神经网络方法等。
《现代地理学中的数学方法(第3版)/高等学校教材》自成体系,具有专著与教材相结合的写作风格,既遵从专著的写作规范,又兼顾了教材的系统性、层次性、通俗性等要求,同时还吸收了作者自己及他人的新科研成果。理论与实践结合、方法与应用结合,以问题为导向、学以致用,既是《现代地理学中的数学方法(第3版)/高等学校教材》编写的基本原则,也是《现代地理学中的数学方法(第3版)/高等学校教材》鲜明的特色。书中对于每一种理论和方法的介绍与讨论,基本都以具体实例给以说明与示范。
《现代地理学中的数学方法(第3版)/高等学校教材》的读者对象,是高校地理类、生态学、环境科学、区域经济学、人口学等专业的高年级本科生、研究生及相关科研人员。对于高校高年级本科生和研究生来说,《现代地理学中的数学方法(第3版)/高等学校教材》既可以作为教材,也可以作为教学参考书或课外阅读读物使用;对于科研工作者来说,《现代地理学中的数学方法(第3版)/高等学校教材》既是工具书,又是科研参考书。
目录
第1章 绪论
第1节 数学方法在现代地理学中的作用
第2节 现代地理数学方法的形成和发展
第3节 现代地理数学方法的主要内容
第4节 现代地理数学方法的应用
思考题与练习题
参考文献
第2章 地理数据的预处理
第1节 地理数据的类型与特征
第2节 地理数据的统计预处理
第3节 地理数据分布的集中化与
均衡度指数
第4节 地理数据的无量纲化处理
思考题与练习题
参考文献
第3章 地理模型与地理建模概述
第1节 地理模型的概念、特点与分类
第2节 地理建模的思维导向、原则与步骤
第3节 地理建模方法概述
思考题与练习题
参考文献
第4章 经典统计分析方法
第1节 相关分析
第2节 回归分析
第3节 聚类分析与判别分析
第4节 主成分分析与因子分析
第5节 统计预测方法
思考题与练习题
参考文献
第5章 非平稳时间序列分析方法
第1节 Mann-Kendall检验
第2节 集合经验模态分解方法
思考题与练习题
参考文献
第6章 空间统计分析方法
第1节 探索性空间统计分析
第2节 空间计量模型
第3节 地统计分析方法
思考题与练习题
参考文献
第7章 运筹决策分析方法
第1节 线性规划与目标规划方法
第2节 投入产出分析
第3节 随机型决策分析方法
第4节 AHP决策分析方法
思考题与练习题
参考文献
第8章 网络分析方法
第1节 地理网络的图论描述
第2节 最短路径与选址问题
第3节 复杂网络分析方法
思考题与练习题
参考文献
第9章 控制论与信息反馈方法
第1节 控制论及其基本概念
第2节 地理系统动态的控制论描述
第3节 最大值原理及其应用
第4节 大系统理论及其应用
思考题与练习题
参考文献
第10章 灰色系统方法
第1节 灰色关联分析方法
第2节 灰色预测方法
第3节 灰色系统建模方法
第4节 灰色局势决策方法
思考题与练习题
参考文献
第11章 模糊数学方法
第1节 模糊数学的基本概念与运算
第2节 模糊聚类方法
第3节 模糊综合评判方法
思考题与练习题
参考文献
第12章 系统动力学方法
第1节 系统动力学的基本原理
第2节 系统动力学应用实例
思考题与练习题
参考文献
第13章 分形与自组织临界性理论
第l节 分形与分维数
第2节 长程相关与长程互相关分析
第3节 自组织临界性理论及其应用
思考题与练习题
参考文献
第14章 小波分析方法
第1节 小波分析的基本原理
第2节 小波分析的应用实例
思考题与练习题
参考文献
第15章 人工神经网络方法
第1节 人工神经网络简介
第2节 人工神经网络应用实例
思考题与练习题
参考文献
精彩书摘
《现代地理学中的数学方法(第3版)/高等学校教材》:
(1)长期趋势(T)。长期趋势(一般用表示),是时间序列随时间的变化而逐渐增加或减少的长期变化之趋势。时间序列在较长的时间内,往往会呈现出不变、递增或递减的趋向。例如,对于一个国家或地区来说,随着经济发展,GDP、人均可支配收入、储蓄额等,一般具有长期上升的趋势;死亡率,则因为医疗技术的进步及生活水平的提高而具有长期向下的趋势。然而,并非所有时间序列都具有向上或下降的长期趋势。譬如,几乎所有产品在整个生命周期中都经历了不同的长期趋势,因而在不同的时间点具有不同的产量和销售量:在产品形成的初期逐渐上升;成长期加速向上升;成熟期缓慢上升;衰老期则逐渐下降。因为长期趋势不但展示了时间序列的未来发展趋势,而且也能使其他3个因素的影响更明显地显现出来,因此在分析时间序列时,通常需要首先将长期趋势分离出来。
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