数学建模代码汇总Word下载.docx
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y2=interp1(x,y,xx,'
nearest'
subplot(2,2,2)
xx,y2);
最邻近点插值'
%三次插值
y3=interp1(x,y,xx,'
cubic'
subplot(2,2,3)
xx,y3);
三次插值'
%三次样条插值
y4=interp1(x,y,xx,'
spline'
subplot(2,2,4)
xx,y4);
三次样条插值'
%插值基点为网格节点
clearall
y=20:
-1:
0;
20;
z=[0.20.20.20.20.20.20.40.40.30.20.30.20.10.20.20.40.30.20.20.20.2;
0.30.20.20.20.20.40.30.30.30.30.40.20.20.20.20.40.40.40.30.20.2;
0.20.30.30.20.310.40.50.30.30.30.30.20.20.20.60.50.40.40.20.2;
0.20.20.40.211.10.90.40.30.30.50.30.20.20.20.70.30.60.60.30.4;
0.20.20.90.71110.70.50.30.20.20.20.60.20.80.70.90.50.50.4;
0.20.31111.211.10.80.30.20.20.20.50.30.60.60.80.70.60.5;
0.20.4111.11.11.11.10.60.30.40.40.20.70.50.90.70.40.90.80.3;
0.20.20.91.11.21.21.11.10.60.30.50.30.20.40.30.710.71.20.80.4;
0.20.30.40.91.111.11.10.70.40.40.40.30.50.50.81.10.81.10.90.3;
0.30.30.51.21.21.111.20.90.50.60.40.60.60.30.61.20.810.80.5;
0.30.50.91.11.111.210.80.70.50.60.40.50.411.30.90.910.8;
0.30.50.61.11.2111.10.90.40.40.50.50.80.60.910.50.80.80.9;
0.40.50.411.11.210.90.70.50.60.30.60.40.6110.60.910.7;
0.30.50.81.11.110.80.70.70.40.50.40.40.50.41.11.30.710.70.6;
0.30.50.91.110.70.70.40.60.40.40.30.50.50.30.91.20.810.80.4;
0.20.30.60.90.80.80.60.30.40.50.40.50.40.20.50.51.30.610.90.3;
0.20.30.30.70.60.60.40.20.30.50.80.80.30.20.20.81.30.90.80.80.4;
0.20.30.30.60.30.40.30.20.20.30.60.40.30.20.40.30.80.60.70.40.4;
0.20.30.40.40.20.20.20.30.20.20.20.20.20.20.20.50.70.40.40.30.3;
0.20.20.30.20.20.30.20.20.20.20.20.10.20.40.30.60.50.30.30.30.2;
0.20.20.20.20.20.20.20.20.20.20.20.20.20.20.40.70.40.20.40.50.5];
%未插值直接画图
figure
(1)%创建图形窗口1,并激活
surf(x,y,z);
shadingflat%用shadingflat命令,使曲面变的光滑
未插值地形图'
)
xlabel('
横坐标'
ylabel('
纵坐标'
zlabel('
高度'
%三次插值后画图
%画地形图
figure
(2)
xi=0:
0.05:
yi=20:
-0.05:
zi=interp2(x,y,z,xi'
yi,'
%'
三次插值
surfc(xi,yi,zi);
%底面带等高线
shadingflat
插值后地形图'
%画立体等高线图
figure(3)
contour3(xi,yi,zi);
立体等高线图'
%画等高线图
figure(4)
[c,h]=contour(xi,yi,zi);
clabel(c,h);
%用于为2维等高线添加标签
colormapcool%冷色调
平面等高线图'
ge
回归拟合
functionyhat=Logisfun(beta,x)
yhat=beta
(1)./(1+(beta
(1)/beta
(2)-1).*exp(-beta(3).*x));
y=[3.95.37.29.612.917.123.231.438.650.262.9...
76.092.0106.5123.2131.7150.7179.3204.0226.5251.4281.4]'
;
x=(1:
22)'
beta0=[400,3.0,0.20]'
%非线性回归'
Logisfun'
为回归模型
[beta,r,j]=nlinfit(x,y,'
beta0);
%beta0为回归系数初始迭代点
%beta为回归系数
%r为残差
%输出拟合表达式:
fprintf('
回归方程为y=%5.4f/(1+%5.4f*exp(-%5.4f*x))\n'
beta
(1),beta
(1)/beta
(2)-1,beta(3))
%求均方误差根:
rmse=sqrt(sum(r.^2)/22);
rmse
%预测和误差估计:
[Y,DELTA]=nlpredci('
x,beta,r,j);
%DELTA为误差限
%Y为预测值(拟合后的表达式求值)
plot(x,Y,x,y,'
x,Y+DELTA,'
:
'
x,Y-DELTA,'
%lny=lna+bx
y=[3.95.37.29.612.917.123.231.438.650.262.976.0];
%Y为列向量
Y=log(y'
x=1:
12;
%X为两列
X=[ones(12,1),x'
];
[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X);
%b为参数的点估计
disp('
b为参数的点估计'
b
%bint为参数的区间估计
bint为参数的区间估计'
bint
%stats
(1)为相关系数越接近1回归方程越显著
stats
(1)'
stats
(1)
%stats
(2)为F值越大回归越显著
stats
(2)'
stats
(2)
%stats(3)为与F对应的概率PP<
a时模型成立
stats(3)'
stats(3)
%求均方误差根RMSE
a=exp(b
(1));
yy=a.*exp(b
(2).*x);
rmse=sqrt(sum((yy-y).^2)/12);
rmse'
%写出表达式
回归方程为y=%5.4f*exp(%5.4fx)'
a,b
(2))
%做回归图像
figure
(1)
x,yy)
%做参差图
rcoplot(r,rint)
%先把所有的红线点蓝,再点Allsteps键,变红的量就是要剔除的量
x1=[7111117113122111110]'
x2=[26295631525571315447406668]'
x3=[615886917221842398]'
x4=[6052204733226442226341212]'
X=[x1x2x3x4];
Y=[78.574.3104.387.695.9109.2102.772.593.1115.983.8113.3109.4]'
stepwise(X,Y)
神经网络
%利用神经网络进行函数逼近
0.1*pi:
4*pi;
y=sin(x);
%设定迭代次数
net.trainparam.epochs=10000;
%网络初始化
net=newff([0,4*pi],[8,8,8,8,1],{'
tansig'
'
logsig'
});
%训练网络
[net,tr,y1,e]=train(net,x,y);
X=0:
0.01*pi:
%网络泛化
y2=sim(net,X);
subplot(2,1,2);
plot(X,y2);
网络产生'
gridon
subplot(2,1,1);
原始数据'
%利用神经网络进行分类
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