
MatLab
GAO戏精光芒万丈
这个作者很懒,什么都没留下…
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Matlab设置图像格式并保存
figure;hengzhou=data(:,1);%年份geshutrue=data(:,2);%y,1991-2019年真实值geshunihe(1:26)=datanihe;%y,1991-2016拟合值geshunihe(27:29)=datayuce;%y,2017-2019预测值hold on;%设置图中符号及折线格式%'*'为符号样式,'Color'设置颜色,'markersize'设置大小,'linewidth'设置线条宽度plot(hengzhou,geshutrue,'*原创 2022-03-20 01:22:27 · 784 阅读 · 0 评论 -
Matlab多变量自回归
clc;clear;close all;p=1 ;%自回归滞后p阶y=xlsread('F:\data\data.xlsx',1);%y值x=xlsread('F:\data\data.xlsx',2);%x值,多个环境因子for n=1:p xdata(:,1)=y(:,1);%y值 xdata(:,2:6)=x(:,1:5);%x值,多个环境因子end%函数拟合%先用lsqcurvefit函数param0(1,1:(6*p+2))=1;fun=@(param,xda原创 2022-03-20 00:51:15 · 1269 阅读 · 0 评论 -
遗传算法(GA)——Matlab代码
clearclcclose allf = @(x) x.*sin(x); % 函数表达式figure(1)ezplot(f, [0, 20]) % 画出函数图像N = 50; % 种群上限ger = 50; % 迭代次数L = 5; % 基因长度pc = 0.8; % 交叉概率pm = 0.1; % 变异概率dco = [10000; 1000; 100; 10 ;1]; % 解码器dna = randi([0, 9], [N, L]); % 基因hold onx = dna *原创 2022-03-19 23:34:55 · 2051 阅读 · 0 评论 -
KNN(k近邻)算法——Matlab代码
x=xlsread(‘jiagong.xls’,‘I2:I282’);y=xlsread(‘jiagong.xls’,‘J2:J282’);disxy=zeros(281,281);disxyPX=zeros(281,281);for i=1:281for j=1:281disxy(i,j)=sqrt(((x(i)-x(j))(111cos((y(i)+y(j))/2)))2+((y(i)-y(j))*111)2);%单位km,坐标WGS1984endend%排序for i=1:281原创 2022-03-19 23:21:32 · 1454 阅读 · 0 评论 -
Matlab一元一次函数拟合及显著性检验
X=xlsread(‘E:\DATA\data1.xlsx’,‘sheet1’,‘B2:B13’); %读取X数据Y=xlsread(‘E:\DATA\data1.xlsx’,‘sheet1’,‘C2:C13’); %读取Y数据%函数拟合如下Xsum=0;Ysum=0;mol=0;den=0;for i=1:length(X)Xsum=Xsum+X(i);Ysum=Ysum+Y(i);endXmean=Xsum/12;Ymean=Y原创 2020-10-18 09:31:01 · 5665 阅读 · 0 评论 -
Matlab绘制散点图
x=xlsread(‘E:\DATA\data1.xlsx’,‘sheet1’,‘B2:B13’); %读取x数据y=xlsread(‘E:\DATA\data1.xlsx’,‘sheet1’,‘C2:C13’); %读取y数据plot(x,y,‘r*’); %r表示散点图的颜色为红色,*表示点的符号样式xlabel(‘在此输入x轴名称’);ylabel(‘在此输入y轴名称’); 想了解更多原创 2020-10-18 09:18:34 · 1752 阅读 · 0 评论 -
Matlab求相关系数代码
x=xlsread(‘E:\DATA\data1.xlsx’,‘sheet1’,‘B2:B11’); %读取x变量y=xlsread(‘E:\DATA\data1.xlsx’,‘sheet1’,‘C2:C11’); %读取y变量xsum=0;ysum=0;mol=0;denx=0;deny=0;for i=1:1:10xsum=xsum+x(i);ysum=ysum+y(i);endxmean=xsum/10;ymean=ysum/10;for i=1:1:10mol=mol原创 2020-10-18 09:10:37 · 3980 阅读 · 1 评论