白色七巧板
%RBF预测模型%标准化后的测试数据集t_datat_data=[ ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ];%初始化数据tt=t_data(:,6);x=t_data(:,1:5);tt=tt';%随机选取中心c=x;%定义delta平方为样本各点的协方差之和delta=cov(x');delta=sum(delta);%隐含层输出Rfor i=1:1:30 for j=1:1:30 R(i,j)=((x(i,:)-c(j,:)))*((x(i,:)-c(j,:))'); R(i,j)=exp(-R(i,j)./delta(j)); endendp=R;%建模%r=radbas(p);err_goal=;sc=3;net=newrb(p,tt,err_goal,sc,200,1);%测试ty=sim(net,p);tE=tt-ty;tSSE=sse(tE);tMSE=mse(tE);%预测(测试）曲线figure; plot(tt,'-+'); hold on; plot(ty,'r:*'); legend('化验值','预测值'); title('RBF网络模型输出预测曲线'); xlabel('输入样本点'); ylabel('淀粉利用率');axis([1,30,0,1]);
三尺优姬
month=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12];tempe=[ ]; rainf=[ ];[AX,H1,H2]=plotyy(month,tempe,month,rainf)set(get(AX(1),'Ylabel'),'String','温度')set(get(AX(2),'Ylabel'),'String','降雨量')xlabel('月份')title('某地区一年每月的平均气温和平均降雨量')set(gca,'xtick',0:12)
快乐齐分享yeah
如何用matlab并用最小二乘法找出一天的气温变化规律？这类我们可以根据已知的数学模型，创建其数学模型函数，然后用lsqcurvefit（）最小二乘拟合函数，求出其数学模型的系数。具体操作过程如下：
1、创建模型1（三次函数） T=a+b*t+c*t^2+d*t^3函数，即
func=@(a,t)a(1)+a(2)*t+a(3)*t.^2+a(4)*t.^3;
2、初定 a0的初值，如a0=[13,0,]
3、使用lsqcurvefit函数，求解系数a
4、求出拟合值，即
T1=func(a,t);
5、使用plot函数，绘制曲线，即
plot(t,T1,'k-'）
6、创建模型2（sin函数） 模型2 T=r*sin(pi/14*t+θ)+20函数，即
func=@(a,t)a(1).*sin(pi/14*t+a(2))+20;
7、重复2-5的过程
8、比较模型1和模型2的拟合效果。从图形中，我们可以看到模型2的拟合效果比模型1要好得多。
第一章 绪论1. 1 选题背景防潮、防霉、防腐、防爆是仓库日常工作的重要内容，是衡量仓库管理质量的重要指标。它直接影响到储备物资的使用寿命和工作可靠性。
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