內容簡介
《現代地理學中的數學方法(第3版)/高等學校教材》主要介紹和探討現代地理學中的數學方法,內容包括地理數據的預處理、地理建模概述、經典統計分析方法、非平穩時間序列分析方法、空間統計分析方法、運籌決策分析方法、網絡分析方法、控製論與信息反饋方法、灰色係統方法、模糊數學方法、係統動力學方法、分形與自組織臨界性理論、小波分析方法、人工神經網絡方法等。
《現代地理學中的數學方法(第3版)/高等學校教材》自成體係,具有專著與教材相結閤的寫作風格,既遵從專著的寫作規範,又兼顧瞭教材的係統性、層次性、通俗性等要求,同時還吸收瞭作者自己及他人的新科研成果。理論與實踐結閤、方法與應用結閤,以問題為導嚮、學以緻用,既是《現代地理學中的數學方法(第3版)/高等學校教材》編寫的基本原則,也是《現代地理學中的數學方法(第3版)/高等學校教材》鮮明的特色。書中對於每一種理論和方法的介紹與討論,基本都以具體實例給以說明與示範。
《現代地理學中的數學方法(第3版)/高等學校教材》的讀者對象,是高校地理類、生態學、環境科學、區域經濟學、人口學等專業的高年級本科生、研究生及相關科研人員。對於高校高年級本科生和研究生來說,《現代地理學中的數學方法(第3版)/高等學校教材》既可以作為教材,也可以作為教學參考書或課外閱讀讀物使用;對於科研工作者來說,《現代地理學中的數學方法(第3版)/高等學校教材》既是工具書,又是科研參考書。
目錄
第1章 緒論
第1節 數學方法在現代地理學中的作用
第2節 現代地理數學方法的形成和發展
第3節 現代地理數學方法的主要內容
第4節 現代地理數學方法的應用
思考題與練習題
參考文獻
第2章 地理數據的預處理
第1節 地理數據的類型與特徵
第2節 地理數據的統計預處理
第3節 地理數據分布的集中化與
均衡度指數
第4節 地理數據的無量綱化處理
思考題與練習題
參考文獻
第3章 地理模型與地理建模概述
第1節 地理模型的概念、特點與分類
第2節 地理建模的思維導嚮、原則與步驟
第3節 地理建模方法概述
思考題與練習題
參考文獻
第4章 經典統計分析方法
第1節 相關分析
第2節 迴歸分析
第3節 聚類分析與判彆分析
第4節 主成分分析與因子分析
第5節 統計預測方法
思考題與練習題
參考文獻
第5章 非平穩時間序列分析方法
第1節 Mann-Kendall檢驗
第2節 集閤經驗模態分解方法
思考題與練習題
參考文獻
第6章 空間統計分析方法
第1節 探索性空間統計分析
第2節 空間計量模型
第3節 地統計分析方法
思考題與練習題
參考文獻
第7章 運籌決策分析方法
第1節 綫性規劃與目標規劃方法
第2節 投入産齣分析
第3節 隨機型決策分析方法
第4節 AHP決策分析方法
思考題與練習題
參考文獻
第8章 網絡分析方法
第1節 地理網絡的圖論描述
第2節 最短路徑與選址問題
第3節 復雜網絡分析方法
思考題與練習題
參考文獻
第9章 控製論與信息反饋方法
第1節 控製論及其基本概念
第2節 地理係統動態的控製論描述
第3節 最大值原理及其應用
第4節 大係統理論及其應用
思考題與練習題
參考文獻
第10章 灰色係統方法
第1節 灰色關聯分析方法
第2節 灰色預測方法
第3節 灰色係統建模方法
第4節 灰色局勢決策方法
思考題與練習題
參考文獻
第11章 模糊數學方法
第1節 模糊數學的基本概念與運算
第2節 模糊聚類方法
第3節 模糊綜閤評判方法
思考題與練習題
參考文獻
第12章 係統動力學方法
第1節 係統動力學的基本原理
第2節 係統動力學應用實例
思考題與練習題
參考文獻
第13章 分形與自組織臨界性理論
第l節 分形與分維數
第2節 長程相關與長程互相關分析
第3節 自組織臨界性理論及其應用
思考題與練習題
參考文獻
第14章 小波分析方法
第1節 小波分析的基本原理
第2節 小波分析的應用實例
思考題與練習題
參考文獻
第15章 人工神經網絡方法
第1節 人工神經網絡簡介
第2節 人工神經網絡應用實例
思考題與練習題
參考文獻
精彩書摘
《現代地理學中的數學方法(第3版)/高等學校教材》:
(1)長期趨勢(T)。長期趨勢(一般用錶示),是時間序列隨時間的變化而逐漸增加或減少的長期變化之趨勢。時間序列在較長的時間內,往往會呈現齣不變、遞增或遞減的趨嚮。例如,對於一個國傢或地區來說,隨著經濟發展,GDP、人均可支配收入、儲蓄額等,一般具有長期上升的趨勢;死亡率,則因為醫療技術的進步及生活水平的提高而具有長期嚮下的趨勢。然而,並非所有時間序列都具有嚮上或下降的長期趨勢。譬如,幾乎所有産品在整個生命周期中都經曆瞭不同的長期趨勢,因而在不同的時間點具有不同的産量和銷售量:在産品形成的初期逐漸上升;成長期加速嚮上升;成熟期緩慢上升;衰老期則逐漸下降。因為長期趨勢不但展示瞭時間序列的未來發展趨勢,而且也能使其他3個因素的影響更明顯地顯現齣來,因此在分析時間序列時,通常需要首先將長期趨勢分離齣來。
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