matlab数学建模常用模型及编程

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数学建模 灰色预测模型 MATLAB

标签:文库时间:2024-12-15
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WORD整理版

§12.5 灰色预测

我们通常所说的系统是指:由客观世界中相同或相似的事物和因素按一定的秩序相互关联、相互制约而构成的一个整体.例如:工程技术系统、社会系统、经济系统等.如果一个系统中具有充足的信息量,其发展变化的规律明显、定量描述方便、结构与参数具体,则这种系统通常称为白色系统.如果一个系统的内部特征全部是未知的,则称此系统为黑色系统.如果系统内部信息和特征是部分已知的,另一部分是未知的,这种系统称为灰色系统.例如:社会系统、农业系统、经济系统、气象系统、生物系统等.对于这类系统,内部因素难以辨识,相互之间的关系较为隐蔽,人们难以准确了解这类系统的行为特征.因此,对于这类问题进行定量描述,即建立模型难度较大.区别白色系统与灰色系统的重要标志是系统内各因素之间是否具有确定的关系.

灰色系统分析方法主要是根据具体灰色系统的行为特征数据,充分利用数量不多的数据和信息寻求相关因素自身与各因素之间的数学关系,建立相应的数学模型.目前,灰色系统理论在实际中已得到了广泛的应用,例如:在工程技术、经济管理、气象预报以及政治、社会、工业、农业等领域都取得了一定的应用成果

数学建模常用方法MATLAB求解(好)

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数学建模中运用matlab的具体方法。

数学建模竞赛

数学建模中运用matlab的具体方法。

几种常见的数学方法及软件求解一、曲线拟合及MATLAB软件求解 已知离散点上的数据集 [( x1 , y1 )( x2 , y2 ) ( xn , yn )],

求得一解析函数y=f(x)使y=f(x)在原离散点 xi 上尽可能 接近给定 yi 的值,这一过程叫曲线拟合。最常用的 曲线拟合是最小二乘法曲线拟合,拟合结果可使误差的 平方和最小,即找出使

i 1

n

f ( xi ) yi

2

最小的f(x).

数学建模中运用matlab的具体方法。

格式:p=polyfit(x,y,n). 说明:求出已知数据x,y 的n次拟合多项式f(x)的系 数p,x 必须是单调的。 例1 已知某函数的离散值如表xi yi 0.5 1.75 1.0 2.45 1.5 3.81 2.0 4.80 2.5 7.00 3.0 8.65

求二次拟合多项式. 先画函数离散点的图形 输入命令 : >> x=[0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0]; >> y=[1.75 2.45 3.81 4.80 7.00 8.60]; >> scatter(x,y,5) 结果见图3

在数学建模竞赛中常用的MATLAB常用函数

标签:文库时间:2024-12-15
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1 蒙特卡洛 2 数据处理 2.1 数据拟合

多项式曲线拟合:p = polyfit(x, y, m);

m为拟合多项式的次数。从高次到低次将系数返回到p中。

求多项式在x0处的值y0:y0 = polyval(p, x0);

非线性曲线最小二乘法拟合:[x, resnorm] = lsqcurvefit(fun, x0, xdata, ydata); fun为给定的函数,x0为初值。返回fun中的系数向量x和残差的平方和resnorm。

非线性曲线最小二乘法拟合:[x, resnorm] = lsqnonlin(fun, x0, LB, UB, option, para1, para2, …);

fun为给定的函数,x0为初值,LB为系数下限,UB为系数上限,para为函数fun所需要的参数(依序)。返回fun中的系数向量x和残差的平方和resnorm。

设置选项option:optimset(‘MaxIter’, 300, ‘TolX’, 1e-10, ‘TolFun’, 1e-10);

MaxIter为最大允许的迭代次数,TolX为x的终止公差,TolFun为函数值的终止公差。

非线形回归:[beta, r, j] = nli

MATLAB数学建模习题

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MATLAB数学建模习题1

一、单项选择题(将选择答案写在答题纸上,每小题2分共20分)

1.在MATLAB命令窗口中键入命令,Vname=prod(7:9)/prod(1:3),可计算组合数

如果省略了变量名Vname,MATLAB表现计算结果将用下面的哪一变量名做缺省变量名

A)ans; B)pi; C)NaN; D)eps

2.宝石切割问题中,石料左右长度、前后长度、上下高度分别为a1、a2、a3,即a1×a2×a3(cm3),而精品尺寸为b1×b2×b3(cm3)。操作时,同向切割连续两次再旋转刀具。某一切割方案的切割面积依次为:2a1a2? 2a1b3 ? 2b2b3,则这一切割方案为

A)左右?前后?上下; B)上下?前后?左右; C)前后?上下?左右; D)前后? 左右?上下 3.机场指挥塔位置:北纬30度35.343分,东经104度2.441分,在MATLAB中用变量B=[30 35.343]表达纬度,L=[104 2.441]表达经度。将数据转化为以度为单位的实数,下面正确的语句是

A) P=B(1)+B(2)/60,Q=L(1)+L(2); B) P =

数学建模matlab作业

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数统 应数 20121323003 王妍 数统 应数 20121323022 胡可旺

1 生成5阶矩阵,使其元素满足均值为1,方差为4的正态分布; 代码:y=1+sqrt(4)*randn(5) 结果:

2,生成一个20行5列矩阵A,其元素分别以概率0.7、0.1、0.2取自0、1、4这三个整数, 然后将“删除A的全零行”之后的结果赋给矩阵B; for i = 1:20 for j = 1:5

p = rand(); if p<=0.7

A(i,j) = 0;

elseif p>0.7&&p<=0.8 A(i,j) = 1; else

A(i,j) = 4; end end end B = []; for i = 1:20 flag = true; for j = 1:5

if A(i,j)~=0 flag=false; break; end end if ~flag

B = [B;A(i,:)]; end end B

3, (

数学建模 人口模型

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中国人口增长预测模型的建立与分析

摘要

针对我国人口发展过程中出现的老龄化进程加快,出生人口性别比持续升高,乡村人口城镇化的新特点,我们基于LESLIE 矩阵,着重考虑城镇与乡村间的人口迁移及女性人口比例变化对我国人口增长的影响,经过两次改进建立了便于计算机求解的差分方程模型,对我国2005年以后45年的人口增长进行了预测。随后利用时间段参数设置法,对差分方程模型又进行了一次改进。然后运用等维灰色系统预测法对该差分方程模型的中短期预测进行了检验,同时根据2001年人口基本数据运用此模型对2001年~2005年进行了预测,并用实际数据对预测结果进行了检验。

我们将预测区间分为2006~2020年、2021~2035年、2036~2050年三个区间,以量化短期、中期与长期。通过调整模型中相关参数及输入条件,定量地分析了男女性别比例、老龄化和乡村人口城镇化对我国人口增长的影响。预测结果表明,从短期来看,我国的出生性别比变化不明显,将在短期内维持基本不变,老龄化进程在15年内在上升了8个百分点,人口扶养比持续升高,这将加重我国的人口压力,乡村人口城镇化水平进展缓慢;从中期来看,总人口性别比将保持在1与1.1之间,老龄化进程将呈线性增加趋势,乡村人口城镇化水

数学建模常用算法

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线性优化问题

min?fTx,?A*x?b,, ?s.t?Aeq*x?beq,?lb?x?ub.?其中c,x,b,beq,lb,ub位列向量;c称为价值向量;b称为资源向量;A,Aeq为矩阵。 Matlab中求解线性规划的命令为 [x,fval]=linprog(f,A,b)

[x,fval]=linprog(f,A,b,Aeq,Abq)

[x,fval]=linprog(f,A,b,Aeq,Abq,lb,ub)

中,x返回的是决策向量的取值;fval返回的是目标函数的最优值;f为价值向量;A和b对应的是线性不等式约束;Aeq和beq对应的是线性等式约束;lb和ub对应的是决策向量的下界向量和上界向量。 例1.2 求解下列线性规划问题

maxz?2x1?3x2?5x3

?x1?x2?x3?7?2x?5x?x?10?123 s..t??x1?3x2?x3?12??x1,x2,x3?0解:(1)化为Matlab标准型

minw??2x1?3x2?5x3

?x1???2,5,?1?????10?s.t???x2???12? 1,3,1???????x3?(2)求解Matlab程序如下: f=[-2;-3;5];

a=[-2,5,-1;1,3,1]

用matlab解决数学建模

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2、已知速度曲线v(t) 上的四个数据点下表所示

t=[0.15,0.16,0.17,0.18];

v=[3.5,1.5,2.5,2.8];

x=0.15:0.001:0.18

y=i n t e r p1(t,v,x,'s p l i n e')

S=t r a p z(x,y)

p=p o l y f i t(x,y,5);

d p=p o l y d

e r(p);

d p x=p o l y v a l(d p,0.18)

运行结果

S=

0.0687

Dpx=-

3、计算图片文件tu.bmp 给出的两个圆A,B 的圆心,和两个圆的两条外公切线和两条内公切线的切点的坐标。

(1)计算A 圆的圆心坐标

I=imread('tu.bmp');

[m,n]=size(I)

BW=im2bw(I)

BW(:,200:512)=1;

figure, imshow(BW)

ed=edge(BW);

[y,x]=find(ed);

x0=mean(x), y0=mean(y)

r1=max(x)-min(x),r2=max(y)-min(y)

r=(r1+r2)/4

x0 =109.7516

y0 =86.7495

r1 =162

r2 =158

r =80

(2)B圆的圆心坐标和半径

I=imread('tu

数学建模(模型)概述(上)

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教 案

课题 名称 第一节 数学建模(模型)概述(上) 进 度 时 数 2 教学目标 应知应会重点难点本课程主要内容、学习目标、学习方法 数学建模的基本概念 简单数学模型的分析 数学模型概念的理解 数学模型的建立 讲授 教学教学资源 内容 教材 教具 时间分配 30’ 15’ 45’ 教材分析教学方法 一、数学模型的概念 二、一个简单的数学模型实例 实例分析、求解 第一节 数学建模(模型)概述 教学后记作业

1

内容 备 注 第5章 数学建模简介 最近几十年,随着各种科学技术尤其是计算机技术的发展,数学正以其神奇的魅力进入各种领域。它的功效显著,其解决问题的卓越能力甚至使它渗透到一些非物理领域,诸如交通、生态、社会学等。数学作为一种“技术”,日益受到人们的重视。 在新的形式下,大学的数学教学也面临着改革。为了使毕业生尽快地适应工作岗位,能够较好地解决各种实际问题,数学课程的设置不能仅仅只为了教会学生们一些数学的定理和方法,更重要的是,要教会他们怎样运用手中的数学武器去解决实际中的问题,这便是数学建模这门课程的目的。作为一门新型的学科,数学建模正日益焕发出其独特的魅力。 第一节 数学建

数学建模 医院评价模型

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2010大学生数学建模竞赛

承 诺 书

我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.

我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。

我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。

我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。

我们参赛选择的题号是(从A/B/C/D中选择一项填写): 我们的参赛报名号为(如果赛区设置报名号的话): 所属学校(请填写完整的全名): 参赛队员 (打印并签名) :1. LI 2. JIANG