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作者沈威博士根據(jù)多年的燃?xì)庑袠I(yè)工作經(jīng)驗(yàn),著眼于解決燃?xì)庑袠I(yè)的痛點(diǎn)和難點(diǎn)﹐以貼合實(shí)際的燃?xì)鈶?yīng)用為目標(biāo),編寫了本書。本書內(nèi)容不同于傳統(tǒng)的關(guān)于燃?xì)廨斉涔こ棠Ｐ偷慕榻B,力求以淺顯易懂的語言向讀者展示數(shù)學(xué)建模的魅力,同時摒棄了傳統(tǒng)圖書一貫以來以公式為主的枯燥性,凸顯出數(shù)學(xué)在燃?xì)忸I(lǐng)域應(yīng)用的趣味性。\n本書所選案例具有代表性,注重從不同側(cè)面反映數(shù)學(xué)思維在燃?xì)庑袠I(yè)中的實(shí)際應(yīng)用,既注重算法的通俗性,也注重算法應(yīng)用的可實(shí)現(xiàn)性,克服了許多讀者能看懂算法卻解決不了實(shí)際問題的尷尬局面。\n本書中大部分例題配有MATLAB源程序,程序設(shè)計(jì)簡單精練、思路清晰、注釋詳細(xì),靈活應(yīng)用MATLAB工具箱有利于沒有編程基礎(chǔ)的讀者快速人門。\n本書既可以作為燃?xì)�、暖通等專業(yè)的數(shù)學(xué)建模的教材和輔導(dǎo)書﹐也可以作為對數(shù)學(xué)建模感興趣的科技工作者的參考書。

近半個世紀(jì)以來，數(shù)學(xué)的形象有了很大的變化。數(shù)學(xué)已不再單純是數(shù)學(xué)家和少數(shù)物理學(xué)家、天文學(xué)家、力學(xué)家等人手中的神秘武器，它越來越深入地應(yīng)用到各行各業(yè)之中了，幾乎在人類社會生活的每個角落它都在展示無窮威力。這一點(diǎn)尤其表現(xiàn)在生物、建筑、工程、金融、經(jīng)濟(jì)、軍事等數(shù)學(xué)應(yīng)用的非傳統(tǒng)領(lǐng)域。\n與這種發(fā)展相比，目前我國高等教育中如何運(yùn)用數(shù)學(xué)工具解決實(shí)際問題就顯得過于薄弱，同時也缺乏合適的教材，以致不少數(shù)學(xué)工作者缺乏從實(shí)際問題中提煉數(shù)學(xué)模型的能力。同時各行各業(yè)中的不少實(shí)際工作者也缺乏運(yùn)用數(shù)學(xué)工具以建立模型處理問題的能力，這與我國高等教育發(fā)展的要求極不相適應(yīng)。\n作者編著的這一本應(yīng)用數(shù)學(xué)模型解決燃?xì)饧夹g(shù)問題的書，從各種燃?xì)鈱I(yè)的實(shí)際問題出發(fā)，提煉一系列數(shù)學(xué)模型，并給出了求解方法。從應(yīng)用范圍看，包括燃?xì)�、供熱、環(huán)境、裝備等社會生活燃?xì)忸I(lǐng)域的不同課題；從方法論看，其啟發(fā)性很強(qiáng)，能夠從紛繁復(fù)雜的數(shù)據(jù)中提煉出適合數(shù)學(xué)建模的物理量，并能處理好共性和個性的關(guān)系；從數(shù)學(xué)內(nèi)容看，要求適中，具有普通理工科大學(xué)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)實(shí)際工作者都能看懂。作者編輯這本書的目的就是希望有利于培養(yǎng)建筑工程中燃?xì)鈱I(yè)人員建立數(shù)學(xué)模型的能力，有利于促進(jìn)燃?xì)庑袠I(yè)教學(xué)者與實(shí)際工作者的相互理解與溝通，有利于推動數(shù)學(xué)在我國現(xiàn)代化建設(shè)各個領(lǐng)域中的應(yīng)用。\n目前，隨著我國能源發(fā)展進(jìn)入增量替代和存量替代并存的發(fā)展階段，在雙碳目標(biāo)政策驅(qū)動下，天然氣作為清潔低碳的化石能源，不僅承擔(dān)著國家能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型期間保障能源安全的使命，也是未來新型電力系統(tǒng)規(guī)劃中重要的基礎(chǔ)保證。推動能源綠色低碳轉(zhuǎn)型，在工業(yè)、建筑、交通、電力等多領(lǐng)域有序擴(kuò)大天然氣利用規(guī)模，是我國穩(wěn)步推進(jìn)能源消費(fèi)革命，助力碳達(dá)峰和碳中和，構(gòu)建清潔低碳、安全高效能源體系的重要實(shí)現(xiàn)途徑之一，天然氣將成為我國現(xiàn)代清潔能源體系的主體能源之一。目前來看燃?xì)庑袠I(yè)仍可能有近三十年的發(fā)展空間，該書回答了天然氣在我國消費(fèi)量增長趨勢的時間線，從而體現(xiàn)了燃?xì)庑袠I(yè)在我國方興未艾的發(fā)展趨勢。\n數(shù)學(xué)建模和燃?xì)饨Y(jié)合并在燃?xì)忸I(lǐng)域中的應(yīng)用是數(shù)學(xué)模型的一次大膽嘗試，由于燃?xì)鈱儆诮ㄖこ填I(lǐng)域的一個分支，其涵蓋的范圍較窄，專業(yè)性極強(qiáng)，因此至今還有鮮有數(shù)學(xué)建模應(yīng)用于燃?xì)忸I(lǐng)域。該書介紹了當(dāng)今主流的數(shù)學(xué)建模技術(shù)，涵蓋常微分方程模型、偏微分方程模型、積分方程模型、數(shù)學(xué)規(guī)劃模型、曲線擬合、統(tǒng)計(jì)與回歸模型、概率模型、量綱分析建模以及預(yù)測模型專題。\n沈威博士的這本書是一個很有益的嘗試，希望通過該書的出版，能夠起到拋磚引玉的作用，促使更多這方面不同風(fēng)格教材的出現(xiàn)，起到百花齊放、百家爭鳴的效果。

1 緒論 1

n1.1 數(shù)學(xué)模型的建立過程 1

n1.2 數(shù)學(xué)模型的特點(diǎn) 2

n1.3 數(shù)學(xué)模型的分類 4

n參考文獻(xiàn) 5

n2 常微分方程模型 6

n2.1 天然氣消費(fèi)量增長預(yù)測 7

n2.1.1 普通微分模型 8

n2.1.2 Logistic模型 11

n2.1.3 結(jié)論 15

n2.2 煤氣中毒與急救 16

n2.2.1 煤氣中毒機(jī)理分析 17

n2.2.2 煤氣中毒模型 18

n2.2.3 結(jié)論 25

n2.3 燃?xì)鉄崴鳠崴愕却?25

n2.3.1 無保溫材料和循環(huán)泵情形 26

n2.3.2 熱水零等待優(yōu)化設(shè)計(jì) 36

n2.3.3 結(jié)論 39

n2.4 地鐵運(yùn)行雜散電流 41

n2.4.1 雜散電流分布數(shù)學(xué)模型 41

n2.4.2 減小雜散電流干擾方法 44

n2.4.3 結(jié)論 48

n2.5 燃?xì)鉄崴鞯趸锱欧排c分級燃燒優(yōu)化 48

n2.5.1 傳統(tǒng)燃?xì)鉄崴鞯趸锱欧帕?49

n2.5.2 分級燃燒式燃?xì)鉄崴鞯趸锱欧帕?55

n2.5.3 結(jié)論 59

n參考文獻(xiàn) 60

n3 偏微分方程模型 64

n3.1 概述 65

n3.2 球坐標(biāo)下煤改氣空氣凈化模型 65

n3.2.1 煤改氣之前穩(wěn)態(tài)過程微分方程建立 67

n3.2.2 煤改氣后動態(tài)過程微分方程建立 68

n3.2.3 煤改氣完成時空氣質(zhì)量改善情況 71

n3.3 柱坐標(biāo)下煤改氣空氣凈化模型 72

n3.3.1 柱坐標(biāo)模型建立 72

n3.3.2 柱坐標(biāo)模型求解 74

n3.4 結(jié)論 75

n參考文獻(xiàn) 75

n4 積分方程模型 77

n4.1 概述 77

n4.2 雙塔脫水模型 79

n4.2.1 硅膠塔脫水模型 79

n4.2.2 分子篩塔脫水模型 81

n4.2.3 雙塔串聯(lián)脫水模型 82

n4.2.4 雙塔脫水模型構(gòu)建 85

n4.3 數(shù)據(jù)代入及檢驗(yàn) 85

n4.4 結(jié)論 87

n參考文獻(xiàn) 88

n5 數(shù)學(xué)規(guī)劃模型 89

n5.1 概述 90

n5.2 供應(yīng)瓶裝液化石油氣優(yōu)化模型 90

n5.2.1 單個燃?xì)夤鞠虿糠执迕窆鈨?yōu)化模型 91

n5.2.2 向全部村民供應(yīng)液化石油氣的儲配站選址優(yōu)化模型 92

n5.3 向村莊供應(yīng)管道天然氣和液化天然氣成本比較與選擇 95

n5.4 結(jié)論 97

n參考文獻(xiàn) 97

n6 曲線擬合模型 99

n6.1基于不同菜系的餐飲業(yè)用戶用氣量研究 99

n6.1.1 基于客流量為基準(zhǔn)的不同菜系商業(yè)用戶用氣量比較 100

n6.1.2 結(jié)果與討論 107

n6.1.3 結(jié)論 108

n6.2 燃?xì)庵醒霟崴到y(tǒng)設(shè)計(jì)分析 109

n6.2.1 熱水供應(yīng)模式 109

n6.2.2 運(yùn)行原理 110

n6.2.3 耗熱量和熱水量計(jì)算 111

n6.2.4 項(xiàng)目方案設(shè)計(jì) 112

n6.2.5 結(jié)果與討論 115

n6.2.6 結(jié)論 115

n參考文獻(xiàn) 116

n7 統(tǒng)計(jì)模型 117

n7.1 氣體火焰?zhèn)鞑ニ俣阮A(yù)測 117

n7.1.1 常見燃料氣體層流火焰?zhèn)鞑ニ俣群臀锘再|(zhì) 118

n7.1.2 以燃料類型、烴類型、一次空氣系數(shù)及導(dǎo)熱系數(shù)為自變量的線性回歸模型 118

n7.1.3 以碳?xì)浔取?biāo)況密度、一次空氣系數(shù)及導(dǎo)熱系數(shù)為自變量的線性回歸模型 120

n7.1.4 結(jié)論 123

n7.2 沼氣生成問題 123

n7.2.1 模型假設(shè)與分析 124

n7.2.2 模型建立與分析 124

n7.2.3 結(jié)論 127

n參考文獻(xiàn) 127

n8 概率模型 128

n8.1 概述 128

n8.2 課題分析 129

n8.3 模型建立和分析 130

n8.3.1 模型建立 130

n8.3.2 模型求解與分析 131

n8.4 結(jié)論 134

n參考文獻(xiàn) 134

n9 量綱分析模型 136

n9.1 概述 136

n9.2 量綱建模 137

n9.2.1 燃?xì)鈮毫δ芾昧烤V模型 137

n9.2.2 溫度變化量綱模型 139

n9.3 燃?xì)獗芰抗烙?jì) 139

n9.4 結(jié)論 143

n參考文獻(xiàn) 143

n10 預(yù)測專題 144

n10.1 概述 144

n10.1.1 我國天然氣消費(fèi)情況 144

n10.1.2 深圳市天然氣市場發(fā)展現(xiàn)狀 145

n10.1.3 城市天然氣負(fù)荷預(yù)測意義 146

n10.1.4 預(yù)測原理和方法 148

n10.2 影響天然氣日負(fù)荷量的客觀因素 153

n10.2.1 假期影響 153

n10.2.2 氣溫影響 157

n10.2.3 工作日和雙休日燃?xì)庳?fù)荷量變化 158

n10.3 基于GM(1,1)模型的天然氣負(fù)荷量預(yù)測 159

n10.3.1 灰色理論 159

n10.3.2 GM(1,1)預(yù)測年天然氣負(fù)荷量 160

n10.4 基于G(1,N)模型的天然氣負(fù)荷量預(yù)測 164

n10.4.1 灰色關(guān)聯(lián)度分析 164

n10.4.2 灰色關(guān)聯(lián)分析理論模型 165

n10.4.3 基于灰色模型的天然氣負(fù)荷量預(yù)測分析 166

n10.4.4 具體實(shí)施過程 168

n10.5 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的天然氣負(fù)荷量預(yù)測 181

n10.5.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析流程 181

n10.5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立及結(jié)果分析 184

n10.6 基于馬爾科夫鏈的天然氣負(fù)荷量預(yù)測 186

n10.6.1 馬爾科夫理論 186

n10.6.2 馬爾科夫矩陣計(jì)算 187

n10.6.3 聚類馬爾可夫鏈修正擬合值 190

n10.6.4 模型比較 191

n10.7 基于支持向量機(jī)的天然氣日負(fù)荷量預(yù)測 192

n10.7.1 支持向量機(jī)（Support Vector Machine） 193

n10.7.2 支持向量回歸機(jī) 198

n10.7.3 支持向量機(jī)核函數(shù) 200

n10.7.4 徑向基函數(shù)超參數(shù)的優(yōu)化 201

n10.7.5 燃?xì)馊肇?fù)荷特點(diǎn) 202

n10.7.6 SVM預(yù)測模型建立 203

n10.7.7 輸入向量 203

n10.7.8 數(shù)據(jù)預(yù)處理 204

n10.7.9 計(jì)算 204

n10.7.10 結(jié)果與討論 205

n10.8 結(jié)論 209

n參考文獻(xiàn) 210

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