第二讲 插值与数据拟合模型 函数插值与曲线拟合都是要根据一组数据构造一个函数作为近似，由于近似的要求不同，二者的数学方法上是完全不同的。而面对一个实际问题，究竟用插值还是拟合，有时容易确定，有时则并不明显。 在数学建模过程中，常常需要确定一个变量依存于另一个或更多的变量的关系，即函数。但实际上确定函数的形式（线性形式、乘法形式、幂指形式或其它形式）时往往没有先验的依据。只能在收集的实际数据的基础上对若干合乎理论的形式进行试验，从中选择一个最能拟合有关数据，即最有可能反映实际问题的函数形式，这就是数据拟合问题。 一、插值方法简介 插值问题的提法是，已知1+n 个节点n j y x j j ,,2,1,0),,( =，其中j x 互不相同，不妨设b x x x a n =<<<= 10，求任一插值点)(*j x x ≠处的插值*y 。),(j j y x 可以看成是由某个函数)(x g y =产生的，g 的解析表达式可能十分复杂，或不存在封闭形式。也可以未知。 求解的基本思路是，构造一个相对简单的函数)(x f y =，使f 通过全部节点，即),,2,1,0()(n j y x f j j ==，再由)(x f 计算插值，即*)(*x f y =。 1．拉格朗日多项式插值 插值多项式 从理论和计算的角度看，多项式是最简单的函数，设)(x f 是n 次多项式，记作 0111)(a x a x a x a x L n n n n n ++++=-- （1） 对于节点),(j j y x 应有 n j y x L j j n ,,2,1,0,)( == （2） 为了确定插值多项式)(x L n 中的系数011,,,,a a a a n n -，将（1）代入（2），有 ???????=++++=++++=++++---n n n n n n n n n n n n n n n n y a x a x a x a y a x a x a x a y a x a x a x a 01110111110001010 （3） 记 T n T n n n n n n n n n n y y y Y a a a A x x x x x x X ),,,(,),,,(,11110011111 100 ==?????? ? ??=---- 方程组（3）简写成 Y XA = （4） 注意X det 是Vandermonde 行列式，利用行列式性质可得 ∏≤<≤-= n k j j k x x X 0)(det 因j x 互不相同，故0det ≠X ，于是方程（4）中A 有唯一解，即根据1+n 个节点可以确定唯一的n 次插值多项式。 拉格朗日插值多项式 实际上比较方便的做法不是解方程（4）求A ，而是先构造一组基函数： n i x x x x x x x x x x x x x x x x x l n i i i i i i n i i i ,,2,1,0,) ())(()()())(()()(110110 =--------=+-+- （5） )(x l i 是n 次多项式，满足
辽宁工程技术大学上机实验 报告
（2）取定t0=1790，拟合待定参数x0和r； 程序代码： >> p=@(r,t)r(2).*exp(r(1).*(t-1790)); >> t=1790:10:2000; >> c=[,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,]; >> r0=[,]; >> r=nlinfit(t,c,p,r0); >> sse=sum((c-p(r,t)).^2); >> plot(t,c,'b*',1790:1:2000,p(r,1790:1:2000),'b') >> axis([1790,2000,0,290]) >> xlabel('年份'),ylabel('人口（单位：百万）') >> title('拟合美国人口数据-指数增长型') >> legend('拟合数据') 程序调用： >> r r = >> sse sse = +003
（3）拟合待定参数t0, x0和r.要求写出程序，给出拟合参数和误差平方和的计算结果，并展示误差平方和最小的拟合效果图. 程序代码： >> p=@(r,t)r(2).*exp(r(1).*(t-1790+1.*r(3))); >> t=1790:10:2000; >> c=[,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,]; >> r0=[,,1]; >> [r,x]=nlinfit(t,c,p,r0); >> sse=sum((c-p(r,t)).^2); >> a=1790+1.*r(3); >> subplot(2,1,1) >> plot(t,c,'b*',1790:1:2000,p(r,1790:1:2000),'b') >> axis([1790,2000,0,290]) >> xlabel('年份'),ylabel('人口（单位：百万）') >> title('拟合美国人口数据-指数增长型') >> legend('拟合数据') >> subplot(2,1,2) >> plot(t,x,'k+',[1790:2000],[0,0],'k') >> axis([1790,2000,-20,20])
实验报告 报告题目：ＡＲ模型拟合 课程名称：应用时间序列分析 专业：统计学 年级：统计１２１ 学号：65 学生姓名：陈江余 指导教师：胡尧 学院：理学院 实验时间：2015年5月２６日
学生实验室守则 一、按教学安排准时到实验室上实验课，不得迟到、早退和旷 课。 二、进入实验室必须遵守实验室的各项规章制度，保持室内安 静、整洁，不准在室内打闹、喧哗、吸烟、吃食物、随地 吐痰、乱扔杂物，不准做与实验内容无关的事，非实验用 品一律不准带进实验室。 三、实验前必须做好预习（或按要求写好预习报告），未做预习 者不准参加实验。 四、实验必须服从教师的安排和指导，认真按规程操作，未经教师允许不得擅自动用仪器设备，特别是与本实验无关的仪器设备和设施，如擅自动用或违反操作规程造成损坏，应按规定赔偿，严重者给予纪律处分。 五、实验中要节约水、电、气及其它消耗材料。 六、细心观察、如实记录实验现象和结果，不得抄袭或随意更改原始记录和数据，不得擅离操作岗位和干扰他人实验。 七、使用易燃、易爆、腐蚀性、有毒有害物品或接触带电设备进行实验，应特别注意规范操作，注意防护；若发生意外，要保持冷静，并及时向指导教师和管理人员报告，不得自行处理。仪器设备发生故障和损坏，应立即停止实验，并主动向指导教师报告，不得自行拆卸查看和拼装。 八、实验完毕，应清理好实验仪器设备并放回原位，清扫好实验现场，经指导教师检查认可并将实验记录交指导教师检查签字后方可离去。 九、无故不参加实验者，应写出检查，提出申请并缴纳相应的实验费及材料消耗费，经批准后，方可补做。 十、自选实验，应事先预约，拟订出实验方案，经实验室主任同意后，在指导教师或实验技术人员的指导下进行。 十一、实验室内一切物品未经允许严禁带出室外，确需带出，必须经过批准并办理手续。
数据的分析之数据的拟合 一、实验项目：Matlab 数据拟合 二、实验目的和要求 1、掌握用matlab 作最小二乘多项式拟合和曲线拟合的方法。 2、通过实例学习如何用拟合方法解决实际问题，注意差值方法的区别。 3、鼓励不囿于固定的模式或秩序，灵活调整思路，突破思维的呆板性，找到打破常规的解决方法。并在文献检索 动手和动脑等方面得到锻炼。 三、实验内容 操作一：Malthus 人口指数增长模型 用以上数据检验马尔萨斯人口指数增长模型，根据检验结果进一步讨论马尔萨斯人口模型的改进。 马尔萨斯模型的基本假设是人口的增长率为常数，记为r 。记时刻t 的人口为()x t ，且初始时刻的人口为x 0，于是得到如下微分方程 (0)dx rx dt x x ?=???=? 需要先求微分方程的解，再用数据拟合模型中的参数。 一、分析 有这个方程很容易解出0()*rt x t x e = r>0时，是表示人口箭杆指数规律随时间无限增长，称为指数增长模型。 将上式取对数，可得y=rt+a ，y=lnx ，a=lnx0 二、用matlab 编码 t=1790:10:1980; x=[3.9 5.3 7.2 9.6 12.9 17.1 23.2 31.4 38.6 50.2 62.9 76.0 92 106.5 123.2 131.7 150.7 179.3 204.0 226.5]; p=polyfit(t,log(x),1); r=p(1) x0=exp(p(2)) x1=x0.*exp(r.*t); plot(t,x,'r',t,x1,'b')
三、结果和图像 0.0214r = 0 1.2480016x e =- 1780 1800182018401860188019001920194019601980 050 100 150 200 250 300 350 操练二：旧车价格预测 分析用什么形式的曲线来拟合数据，并预测使用4、5年后的轿车平均价格大致为多少。 一、分析 用matlab 编码绘制出点图，预测图像大致形状。
数据拟合 问题的提出及最小二乘原理 取 x 的n 个不全相同的值n x x x ,,,21 作独立试验，得到样本 ()11,y x ，()22,y x ，…，()n n y x ,，则 i i i bx a y ε++=， 设()2 ,0~σεN i ，各 i ε 相互独立 于是 () 2 ,~σi i bx a N y +， n i ,,2,1 =。且由 n y y y ,,,21 的独立性，知n y y y ,,,21 的联合概率密度为 ()?? ? ?? ?---??? ??=∑=n i i i n bx a y L 12 2 21exp 21σπσ （1） 现用最大似然估计法来估计未知参数 b a ,。对于任意一组观察值 n y y y ,,,21 ，（1）式就是样本的似然函数。显然，要L 取最大值， 只需函数 ()() ∑=--=n i i i bx a y b a Q 12 , 取最小值。 如果 y 不是正态变量，则直接用（1）式估计b a ,使 y 的观察值 i y 与 i bx a + 偏差的平方和 ()b a Q , 为最小。这种方法叫最小二乘法。 如果y 是正态变量，则最小二乘法与最大似然估计法给出相同的结果。 取 ()b a Q ,分别关于b a ,的偏导数，并令它们等于0，得到b a ,
应满足方程 ()()???????=---=??=---=??∑∑==020211n i i i i n i i i x x b a y b Q x b a y a Q （2） （2）式称为正规方程组。解此方程组即可确定 b a ,，从而得到直线方程 bx a y +=*。 对一组测定数据用最小二乘原理找出其合适的数学公式，可以分以下几步： 1． 由观测数据作出散点图 2． 根据散点图确定近似公式的函数类 3． 用最小二乘原理确定函数中的未知参数 这一方法称为数据拟合法。 常用的曲线（函数类）有直线、多项式、双曲线、指数曲线等，实际操作中可以在直观判断的基础上，选几种曲线分别做拟合，然后比较看哪条曲线的最小二乘指标最小。 一． 多变量的数据拟合 若影响变量 y 的因素不只是一个，而是几个，譬如有 k 个因素 k x x x ,,,21 ，这时通过n 次实验可以得到数据表： 实验 1x 2x … k x y 1 11x 21x … 1k x 1y 2 12x 22x … 2k x 2y … … … … … … n n x 1 n x 2 … kn x n y
实验题目： 用多项式模型进行数据拟合实验 1 实验目的 本实验使用多项式模型对数据进行拟合，目的在于： （1）掌握数据拟合的基本原理，学会使用数学的方法来判定数据拟合的情况； （2）掌握最小二乘法的基本原理及计算方法； （3）熟悉使用matlab 进行算法的实现。 2 实验步骤 2.1 算法原理 所谓拟合是指寻找一条平滑的曲线，最不失真地去表现测量数据。反过来说，对测量 的实验数据，要对其进行公式化处理，用计算方法构造函数来近似表达数据的函数关系。由于函数构造方法的不同，有许多的逼近方法，工程中常用最小平方逼近（最小二乘法理论）来实现曲线的拟合。 最小二乘拟合利用已知的数据得出一条直线或曲线，使之在坐标系上与已知数据之间的距离的平方和最小。模型主要有：1.直线型2.多项式型3.分数函数型4.指数函数型5.对数线性型6.高斯函数型等，根据应用情况，选用不同的拟合模型。其中多项式型拟合模型应用比较广泛。 给定一组测量数据()i i y x ,，其中m i ,,3,2,1,0Λ=，共m+1个数据点，取多项式P （x ），使得 min )]([020 2=-=∑∑==m i i i m i i y x p r ，则称函数P （x ）为拟合函数或最小二乘解，此时，令 ∑==n k k k n x a x p 0 )(，使得min ])([02 002=??? ? ??-=-=∑∑∑===m i n k i k i k m i i i n y x a y x p I ，其中 n a a a a ,,,,210Λ为待求的未知数，n 为多项式的最高次幂，由此该问题化为求),,,(210n a a a a I I Λ=的极值问题。 由多元函数求极值的必要条件：0)(200 =-=??∑∑==m i j i n k i k i k i x y x a a I ，其中n j ,,2,1,0Λ= 得到： ∑∑∑===+=n k m i i j i k m i k j i y x a x )(，其中n j ,,2,1,0Λ=，这是一个关于n a a a a ,,,,210Λ的线 性方程组，用矩阵表示如下所示：
软件体系结构论文：一种面向方面软件体系结构模型 摘要: 为了分离软件系统中的核心关注点和横切关注点，通过引入面向方面软件开发的思想设计了一种面向方面软件体系结构模型，并详细分析了该模型的三个基本构成单元，即构件、连接件和方面构件。最后通过一个网上支付实例验证了该模型具有一定的理论意义和实用价值。 关键词: 面向方面软件体系结构;横切关注点;构件;连接件;方面构件 20世纪60年代的软件危机使得人们开始重视软件工程的研究。起初，人们把软件设计的重点放在数据结构和算法的选择上，然而随着软件系统规模越来越大，对总体的系统结构设计和规格说明变得异常重要。随着软件危机程度的加剧，软件体系结构(software architecture)这一概念应运而生。软件体系结构着眼于软件系统的全局组织形式，在较高层次上把握系统各部分之间的内在联系，将软件开发的焦点从成百上千的代码上转移到粒度较大的体系结构元素及其交互的设计上。与传统软件技术相比，软件体系结构理论的提出不仅有利于解决软件系统日益增加的规模和复杂度的问题，有利于构件的重用，也有利于软件生产率的提高。面向方面软件开发(AOSD)认为系统是由核心关注点(corn concern)和
横切关注点(cross-cutting concern)有机地交织在一起而形成的。核心关注点是软件要实现的主要功能和目标，横切关注点是那些与核心关注点之间有横切作用的关注点，如系统日志、事务处理和权限验证等。AOSD通过分离系统的横切关注点和核心关注点，使得系统的设计和维护变得容易很多。 Extremadura大学的Navasa等人［1］在2002年提出了将面向方面软件开发技术引入到软件体系结构的设计中，称之为面向方面软件体系结构(aspect oriented software architecture，AO-SA)，这样能够结合两者的优点，但是并没有给出构建面向方面软件体系结构的详细方法。 尽管目前对于面向方面软件体系结构这个概念尚未形成统一的认识，但是一般认为面向方面软件体系结构在传统软件体系结构基础上增加了方面构件(aspect component)这一新的构成单元，通过方面构件来封装系统的横切关注点。目前国内外对于面向方面软件体系模型的研究还相对较少，对它的构成单元模型的研究更少，通常只关注方面构件这一构成单元。方面构件最早是由Lieberherr等人［2］提出的，它是在自适应可插拔构件(adaptive plug and play component，APPC)基础之上通过引入面向方面编程(AOP)思想扩展一个可更改的接口而形成的，但它关于请求接口和服务接口的定义很模糊，未能给出一个清晰的方面构件模型。Pawlak等人
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一、案例背景 新中国50年来，我国的国民经济迅猛发展，综合国力显著增强。研究表明：截至2004年50多年来中国经济增长是不均衡的，经济增长模式是不同的，可分为几个阶段。文章基于对53年来中国财政收入、农业增加值、工业增加值、社会消费总额等因素的研究， -生产函数，分三个阶段分析了财政消除价格膨胀因素的影响，采用采用Cobb Dauglas 收入与其他因素之间的关系，并且从经济学角度对所建立的模型给出了合理的解释，结论符合中国实际。 二、数据介绍 新中国50年来，我国的国民经济迅猛发展，综合国力显著增强。研究表明：截至2004年50多年来中国经济增长是不均衡的，经济增长模式是不同的，可分为几个阶段。文章基于对53年来中国财政收入、农业增加值、工业增加值、社会消费总额等因素的研究， -生产函数，分三个阶段分析了财政消除价格膨胀因素的影响，采用采用Cobb Dauglas 收入与其他因素之间的关系，并且从经济学角度对所建立的模型给出了合理的解释，结论符合中国实际。 三、分析过程 经过对26个模型中标准残差、复相关系数、PRESS和AIC的对比，发现以下模型最优。 表2 4个最优回归模型比较
F 统计量的概率值都为0， 说明每个回归方程中的自变量作为一个整体对因变量Y 的影响是显著的。为了确定最优模型，将T 统计量的概率值比较如下表3 1952—1971年4个最优模型中T 统计量的概率值 从表3可以看出，当显著性水平0.05α=时，只有第一个模型中所有的P 值都满足 Pr(>|t|)<0.05，说明这个模型中的每个自变量对因变量的影响显著。综合以上因素，我 们认为Y 关于因素123,,X X X 的回归模型是最优的，即1952年—1971年这20年间，影响财政收入的主要因素是农业增加值、工业增加值和建筑业增加值。4.2.2 1972—2004年最优回归模型 过程同上。经过对比，发现以下4个模型最优。 表4 4个最优模型比较
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一、案例背景 自1978 年改革开放以来, 中国人均国内生产总值连续高速增长。研究表明: 截至2002 年, 25 年来中国人均国内生产总值的增长不是均衡的, 而是分阶段的。文章基于对25 年来中国人均国内生产总值、人均收入以及人均消费的关系的研究, 提出一个更为合适的分段模型 线性误差模型。同时, 给出该模型中参数的估计方法。 二、数据介绍 数据显示，改革开放30年来，随着社会制度的变迁，中国经济增长趋势是不均衡的，而是分阶段的。分几个阶段比较合适，对这一问题的研究，既要从我国国情出发，兼顾一些重要国策，又要放眼世界，考虑国际大气候的的影响。借助散点图1和图2，我们不难发现：自改革开放以来，中国经济增长趋势分为两个阶段比较恰当（以下把分成几段称为几个总体）。以下分两种情形加以讨论： 单个总体： 1972—2007年，共30年。 两个总体：1972—1992年，共15年；1993—2007年，共15年. 在有5个可供选择的自变量12345,,,,X X X X X 中，考虑到影响财政收入的因素至少 一个，所以财政收入关于这些变量的一切可能的回归方程共有2345555526 C C C C +++=个。 下面建立变量Y 关于自变量的各种组合的回归方程，同时计算PRESS 和AIC 的值，并对回归方程和回归系数进行显著性检验，作出回归诊断图。 三、分析过程 详见史宁中，陶剑中国经济增长趋势与人均国内生产总值、收入以及消费之间关系的研究: 1978~ 2002。20卷6期，2005年11月《统计与信息论坛》。 四、结论 本文根据中国GDP 增长趋势的特点提出了线性误差模型。从该模型出发, 了解了中国人均GDP 、人均消费与人均收入的关系。1978 年中国实行改革开放政策, 经济持续快速增长, 到1992 年经济增长已冲出10% , 达到14. 2% 的高峰, 明显出现了经济过热。紧接着在随后1993~ 1997 年间, 中国经济增长率呈现连续下滑的局面, 平均每年回落1个百分点。1998~ 2002 年, 中国GDP 增长率连续几年徘徊在7% ~ 8%之间, 呈现所谓 七上八下的 局面[ 7] 。 总之, 这25 年来中国经济增长趋势分成三个阶段是合理的, 即分成1978~ 1992 年, 1993~ 1997 年和1998~ 2002 年。通过对这25 年以来增长趋势的分段研究, 我们可以很清
1.线性最小二乘法 x=[19 25 31 38 44]'; y=[19.0 32.3 49.0 73.3 97.8]'; r=[ones(5,1),x.^2]; ab=r\y % if AB=C then B=A\C x0=19:0.1:44; y0=ab(1)+ab(2)*x0.^2; plot(x,y,'o',x0,y0,'r') 运行结果： 2.多项式拟合方法 x0=[1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996]; y0=[70 122 144 152 174 196 202]; a=polyfit(x0,y0,1) y97=polyval(a,1997) x1=1990:0.1:1997; y1=a(1)*x1+a(2);
plot(x1,y1) hold on plot(x0,y0,'*') plot(1997,y97,'o') 3.最小二乘优化 3.1 lsqlin函数 例四： x=[19 25 31 38 44]'; y=[19.0 32.3 49.0 73.3 97.8]'; r=[ones(5,1),x.^2]; ab=lsqlin(r,y) x0=19:0.1:44; y0=ab(1)+ab(2)*x0.^2; plot(x,y,'o',x0,y0,'r') 3.2lsqcurvefit函数
（1）定义函数 function f=fun1(x,tdata); f=x(1)+x(2)*exp(-0.02*x(3)*tdata); %其中x(1)=a，x(2)=b，x(3)=k （2） td=100:100:1000; cd=[4.54 4.99 5.35 5.65 5.90 6.10 6.26 6.39 6.50 6.59]; x0=[0.2 0.05 0.05]; x=lsqcurvefit(@fun1,x0,td,cd) %x(1)=a，x(2)=b，x(3)=k t=100:10:1000; c=x(1)+x(2)*exp(-0.02*x(3)*t); plot(t,c) hold on plot(td,cd,'*')
各种系统架构图及其简介 1.Spring架构图 Spring是一个开源框架，是为了解决企业应用程序开发复杂性而创建的。框架 的主要优势之一就是其分层架构，分层架构允许您选择使用哪一个组件，同时为J2EE应用程序开发提供集成的框架。Spring框架的功能可以用在任何J2EE服务器中，大多数功能也适用于不受管理的环境。Spring的核心要点是：支持不绑定到特定J2EE服务的可重用业务和数据访问对象。这样的对象可以在不同J2EE环境（Web或EJB）、独立应用程序、测试环境之间重用。 组成Spring框架的每个模块（或组件）都可以单独存在，或者与其他一个或多 个模块联合实现。每个模块的功能如下： ?核心容器：核心容器提供Spring框架的基本功能。核心容器的主要组件是BeanFactory，它是工厂模式的实现。BeanFactory使用控制反转 （IOC）模式将应用程序的配置和依赖性规范与实际的应用程序代码分开。 ?Spring上下文：Spring上下文是一个配置文件，向Spring框架提供上下文信息。Spring上下文包括企业服务，例如JNDI、EJB、电子邮件、国际 化、校验和调度功能。 ?Spring AOP：通过配置管理特性，Spring AOP模块直接将面向方面的编程功能集成到了Spring框架中。所以，可以很容易地使Spring框架管理 的任何对象支持AOP。Spring AOP模块为基于Spring的应用程序中的对
象提供了事务管理服务。通过使用Spring AOP，不用依赖EJB组件，就可 以将声明性事务管理集成到应用程序中。 ?Spring DAO：JDBC DAO抽象层提供了有意义的异常层次结构，可用该结构来管理异常处理和不同数据库供应商抛出的错误消息。异常层次结构简化 了错误处理，并且极大地降低了需要编写的异常代码数量（例如打开和 关闭连接）。Spring DAO的面向JDBC的异常遵从通用的DAO异常层次结 构。 ?Spring ORM：Spring框架插入了若干个ORM框架，从而提供了ORM的对象关系工具，其中包括JDO、Hibernate和iBatis SQL Map。所有这些都遵 从Spring的通用事务和DAO异常层次结构。 2.ibatis架构图 ibatis是一个基于Java的持久层框架。iBATIS提供的持久层框架包括SQL Maps和Data Access Objects（DAO），同时还提供一个利用这个框架开发的JPetStore实例。 IBATIS：最大的优点是可以有效的控制sql发送的数目，提高数据层的执行 效率！它需要程序员自己去写sql语句，不象hibernate那样是完全面向对象的，自动化的，ibatis是半自动化的，通过表和对象的映射以及手工书写的sql语句，能够实现比hibernate等更高的查询效率。
数据拟合方法研究 中文摘要 在我们实际的实验和勘探中，都会产生大量的数据。为了解释这些数据或者根据这些数据做出预测、判断，给决策者提供重要的依据。需要对测量数据进行拟合，寻找一个反映数据变化规律的函数。 本文介绍了几种常用的数据拟合方法，线性拟合、二次函数拟合、数据的n次多项式拟合等。并着重对曲线拟合进行了研究，介绍了线性与非线性模型的曲线拟合方法，最小二乘法、牛顿迭代法等。在传统的曲线拟合基础上，为了提高曲线拟合精度，本文还研究了多项式的摆动问题，从实践的角度分析了产生这些摆动及偏差的因素和特点，总结了在实践中减小这些偏差的处理方法。采用最小二乘法使变量转换后所得新变量离均差平方和最小，并不一定能使原响应变量的离均差平方和最小，所以其模型的拟合精度仍有提高的空间。本文以残数法与最小二乘法相结合，采用非线性最小二乘法来得到拟合效果更好的曲线模型。随着计算机技术的发展，实验数据处理越来越方便。但也提出了新的课题，就是在选择数据处理方法时应该比以往更为慎重。因为稍有不慎，就会非常方便地根据正确的实验数据得出不确切的乃至错误的结论。所以提高拟合的准确度是非常有必要的 关键词：数据拟合、最小二乘法、曲线拟合、多项式摆动、残数法
Data Fitting Method Abstract In our experiments and exploration, it will produce large amounts of data. In order to explain these data to make predictions based on these data to determine, provide an important basis for policy makers .Need to fit the measured data to find a function to reflect data changes in the law.This article describes several commonly used data fitting methods, and focused on a nonlinear curve fitting of the model. This paper introduces some commonly used data fitting method, linear fitting, secondary function fitting, data n times polynomial fitting etc. T And focuses on the curve fitting, introduced the linear and nonlinear model of curve fitting method, the least square method, Newton iterative method, etc. In the traditional curve fitting basis, in order to improve the curve fitting precision, this paper also studies the polynomial swing, from the perspective of the practice the oscillation and deviation of factors and characteristics, and summarizes the decrease in practice the treatment method of these deviations. The least square method to variable after converting from new variables are the sum of squared residuals minimum, not necessarily make the original response from all the variables of the sum of squared residuals minimum, so the model fitting precision still has room to improve.Based on the number of residual method and least square method, and the combination of nonlinear least square method to get better fitting effect of curve model.With the development of computer technology, the experiment
曲线拟合与回归分析 1、有 10个同类企业的生产性固定资产年平均价值和工业总产值资料如下: (1说明两变量之间的相关方向; (2建立直线回归方程; (3计算估计标准误差; (4估计生产性固定资产(自变量为 1100万元时的总资产 (因变量的可能值。 解: (1工业总产值是随着生产性固定资产价值的增长而增长的,存 在正向相关性。 用 spss 回归 (2 spss 回归可知:若用 y 表示工业总产值(万元,用 x 表示生产性固定资产,二者可用如下的表达式近似表示: 567 . 395 896 . 0+ =x
y (3 spss 回归知标准误差为 80.216(万元。 (4当固定资产为 1100时,总产值为: (0.896*1100+395.567-80.216~0.896*1100+395.567+80.216 即(1301.0~146.4这个范围内的某个值。 MATLAB 程序如下所示: function [b,bint,r,rint,stats] = regression1 x = [318 910 200 409 415 502 314 1210 1022 1225]; y = [524 1019 638 815 913 928 605 1516 1219 1624]; X = [ones(size(x', x']; [b,bint,r,rint,stats] = regress(y',X,0.05; display(b; display(stats; x1 = [300:10:1250]; y1 = b(1 + b(2*x1;
figure;plot(x,y,'ro',x1,y1,'g-'; 生产性固定资产价值 (万元 工业总价值 (万元 industry = ones(6,1; construction = ones(6,1; industry(1 =1022; construction(1 = 1219; for i = 1:5
仓库管理系统的软件体系结构模型 XXX （XX大学 XXX学院，XX XXX） 摘要：本文使用统一建模语言UML对仓库管理软件的软件体系架构进行建模。使仓库管理软件架构在开发初期能够很好地被开发人员和客户理解。本文采用“4+1”视图模型对系统进行建模。 关键词：仓库管理UML 软件体系架构 1.软件系统体系结构模型 本章采用“4+1”视图模型对软件系统进行建模。该视图模型从5个不同的视角，包括逻辑视图、进程视图、物理视图、开发视图、和场景视图来描述软件体系机构。每个视图只关心系统的一个侧面，5个视图结合在一起才能反映系统的软件体系结构的全部内容。“4+1”视图模型如图1所示，其中图中的实施视图就是开发视图。 图1 “4+1”视图模型1.1逻辑视图 逻辑视图（Logical view），主要是整个系统的抽象结构表述，关注系统提供最终用户的功能需求，不涉及具体的编译，即输出和部署。在逻辑视图中，系统分解成一系列的功能抽象。这些分解不但可以用来进行功能分析，而且可用作标识在整个系统的各个不同部分的通用机制和设计元素。通常在UML中用类图来描述逻辑视图。类图(Class diagram)显示了模型的静态结构，特别是模型中存在的类、类的内部结构以及它们与其他类的关系等，从系统构成角度来描述正在开发的系统。类图不显示暂时性信息。如图2所示为系统逻辑视图。 在逻辑视图中，采购入库员、出库员、商场管理员、仓库管理员类是通过系统用户类泛化来的，系统用户有的一般操作和属性他们也都拥有。其中按照系统的权限范围来说，采购入库员、出库员、仓库管理员依赖于商场管理员，因为只有商场管理 图2 逻辑视图
数学模型实验—实验报告4 学院：河北大学工商学院专业：电气七班姓名：李青青 学号：2012484098 实验时间：2014/4/15 实验地点：B3-301 一、实验项目：数据拟合与模型参数估计 二、实验目的和要求 a.了解数据拟合的原理和Matlab中的有关命令。 Polfit：MATLAB函数：p=polyfit(x,y,n) [p,s]= polyfit(x,y,n) 说明：x,y为数据点，n为多项式阶数，返回p为幂次从高到低的多项式系数向量p。x必须是单调的。矩阵s用于生成预测值的误差估计。(见下一函数polyval) 多项式曲线求值函数：polyval( ) 调用格式：y=polyval(p,x) [y,DELTA]=polyval(p,x,s) 说明：y=polyval(p,x)为返回对应自变量x在给定系数P的多项式的值。 [y,DELTA]=polyval(p,x,s) 使用polyfit函数的选项输出s得出误差估计Y DELTA。它假设polyfit函数数据输入的误差是独立正态的，并且方差为常数。则Y DELTA将至少包含50%的预测值。 Polyval
polyval函数的主要功能是多项式的估值运算，其语法格式为y = poly val(p,x)，输入变量p是长度为n+1的向量，各元素是依次按降幂排列的多项式的系数，函数返回的是那次多项式p在x处的值，x可以是一个数，也可以是一个矩阵或者一个向量,在后两种情况下，该指令计算的是在X中任意元素处的多项式p的估值。 polyvalm的主要功能是用于matlab中多项式求值。其语法格式为y=polyvalm（a，A），其中a为多项式行向量表示，A为指定矩阵。 Lsqlin 约束线性最小二乘 函数lsqlin 格式x = lsqlin(C,d,A,b) %求在约束条件下，方程Cx = d的最小二乘解x。 x = lsqlin(C,d,A,b,Aeq,beq) %Aeq、beq满足等式约束，若没有不等式约束，则设A=[ ]，b=[ ]。 x = lsqlin(C,d,A,b,Aeq,beq,lb,ub) %lb、ub满足，若没有等式约束，则Aeq=[ ]，beq=[ ]。 x = lsqlin(C,d,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0) % x0为初始解向量，若x没有界，则lb=[ ]，ub=[ ]。 x = lsqlin(C,d,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options) % options为指定优化参数 lsqcurvefit
具体思路如下： 1.系统动力学的思想、方法 系统动力学对实际系统的构模和模拟是从系统的结构和功能两方面同时进行的。系统的结构是指系统所包含的各单元以及各单元之间的相互作用与相互关系。而系统的功能是指系统中各单元本身及各单元之间相互作用的秩序、结构和功能，分别表征了系统的组织和系统的行为，它们是相对独立的，又可以在—定条件下互相转化。所以在系统模拟时既要考虑到系统结构方面的要素又要考虑到系统功能方面的因素，才能比较准确地反映出实际系统的基本规律。系统动力学方法从构造系统最基本的微观结构入手构造系统模型。其中不仅要从功能方面考察模型的行为特性与实际系统中测量到的系统变量的各数据、图表的吻合程度，而且还要从结构方面考察模型中各单元相互联系和相互作用关系与实际系统结构的一致程度。模拟过程中所需的系统功能方面的信息，可以通过收集，分析系统的历史数据资料来获得，是属定量方面的信息，而所需的系统结构方面的信息则依赖于模型构造者对实际系统运动机制的认识和理解程度，其中也包含着大量的实际工作经验，是属定性方面的信息。因此，系统动力学对系统的结构和功能同时模拟的方法，实质上就是充分利用了实际系统定性和定量两方面的信息，并将它们有机地融合在一起，从而合理而又有效地构造出能较好地反映实际系统的模型。 2.建模原理与步骤 (1)建模原理 用系统动力学方法进行建模最根本的指导思想就是系统动力学的系统观和
方法论。系统动力学认为系统具有整体性、相关性、等级性和相似性。系统内部的反馈结构和机制决定了系统的行为特性，任何复杂的大系统都可以由多个系统最基本的信息反馈回路按某种方式联结而成。系统动力学模型的系统目标就是针对实际应用情况，从变化和发展的角度去解决系统问题。系统动力学构模和模拟的一个最主要的特点，就是实现结构和功能的双模拟，因此系统分解与系统综合原则的正确贯彻必须贯穿于系统构模、模拟与测试的整个过程中。与其它模型一样，系统动力学模型也只是实际系统某些本质特征的简化和代表，而不是原原本本地翻译或复制。因此，在构造系统动力学模型的过程中，必须注意把握大局，抓主要矛盾，合理地定义系统变量和确定系统边界。系统动力学模型的一致性和有效性的检验，有一整套定性、定量的方法，如结构和参数的灵敏度分析，极端条件下的模拟试验和统计方法检验等等，但评价一个模型优劣程度的最终标准是客观实践，而实践的检验是长期的，不是一二次就可以完成的。因此，一个即使是精心构造出来的模型也必须在以后的应用中不断修改、不断完善，以适应实际系统新的变化和新的目标。 (2)建模步骤 系统动力学构模过程是一个认识问题和解决问题的过程，根据人们对客观事物认识的规律，这是一个波浪式前进、螺旋式上升的过程，因此它必须是一个由粗到细，由表及里，多次循环，不断深化的过程。系统动力学将整个构模过程归纳为系统分析、结构分析、模型建立、模型试验和模型使用五大步骤这五大步骤有一定的先后次序，但按照构模过程中的具体情况，它们又都是交叉、反复进行的。 第一步系统分析的主要任务是明确系统问题，广泛收集解决系统问题的有关数据、资料和信息，然后大致划定系统的边界。 第二步结构分析的注意力集中在系统的结构分解、确定系统变量和信息反馈机制。 第三步模型建立是系统结构的量化过程(建立模型方程进行量化)。 第四步模型试验是借助于计算机对模型进行模拟试验和调试，经过对模型各种性能指标的评估不断修改、完善模型。 第五步模型使用是在已经建立起来的模型上对系统问题进行定量的分析研究和做各种政策实验。 3.建模工具 系统动力学软件VENSIM PLE软件 4.建模方法 因果关系图法 在因果关系图中，各变量彼此之间的因果关系是用因果链来连接的。因果链是一个带箭头的实线(直线或弧线)，箭头方向表示因果关系的作用方向，箭头旁标有“+”或“-”号，分别表示两种极性的因果链。 a．正向因果链 A→+B：表示原因A 的变化(增或减)引起结果B 在同一方向上发生变化(增或减)。 b．负向因果链A→-B：表示原因A 的变化(增或减)引起结果B 在相反方向上发生变化(减或增)。 如图
工程技术大学上机实验报告
>> r r = 0.0212 >> sse sse = 1.7418e+004 程序代码： >> p=(r,t)r(2).*exp(r(1).*(t-1790)); >> t=1790:10:2000; >> c=[3.9,5.3,7.2,9.6,12.9,17.1,23.2,31.4,38.6, 50.2,62.9,76.0,92.0,106.5,123.2,131.7,150.7,179.3,204.0,226.5,251.4,281.4]; >> r0=[0.0359,3.9]; >> r=nlinfit(t,c,p,r0); >> sse=sum((c-p(r,t)).A2); >> plot(t,c,'b*',1790:1:2000,p(r,1790:1:2000),'b') >> axis([1790,2000,0,290]) >> xlabel('年份'),ylabel('人口(单位：百万)') >> title('拟合美国人口数据-指数增长型') >> legend('拟合数据') 程序调用： >> r r =0.0142 14.9940 >> sse sse = 2.2639e+003 程序代码： >> p=(r,t)r(2).*exp(r(1).*(t-1790+1.*r(3))); >> t=1790:10:2000; >> c=[3.9,5.3,7.2,9.6,12.9,17.1,23.2,31.4,38.6, 50.2,62.9,76.0,92.0,106.5,123.2,131.7,150.7,179.3,204.0,226.5,251.4,281.4]; >> r0=[0.0359,3.9,1]; >> [r,x]=nlinfit(t,c,p,r0); >> sse=sum((c-p(r,t)).A2); >> a=1790+1.*r(3); >> subplot(2,1,1) >> plot(t,c,'b*',1790:1:2000,p(r,1790:1:2000),'b') >> axis([1790,2000,0,290]) >> xlabel('年份'),ylabel('人口(单位：百万)') >> title('拟合美国人口数据-指数增长型') >> legend('拟合数据') >> subplot(2,1,2) >> plot(t,x,'k+',[1790:2000],[0,0],'k') >> axis([1790,2000,-20,20]) >> xlabel('年份'),ylabel('人口(单位：百万)') >> title('拟合误差') 程序调用： >> r r = 0.0142 7.3264 50.3522 >> x x = Columns 1 through 5 -11.0940 -11.9857 -12.7277 -13.3735 -13.5848 Columns 6 through 10 -13.4328 -11.9995 -9.1795 -8.1818 -3.7321 Columns 11 through 15 0.7248 4.3218 9.3664 11.2364 13.3761 Columns 16 through 20 5.0903 4.7390 11.0299 10.0111 2.8613