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1、参考目录：微分方程的数值解 见F盘 微分方程的数值解.ppt优化问题 111优化问题matlab27.doc 优化工具箱简洁.ppt 辅助优化计算与设计.pdf优化建模与LINDO/LINGO软件/谢金星, 薛毅编著 图书馆位置：51.81/3486 01785758 2005- 南中文借书处 可借 在馆 检索文献：题目-英语关键词和中文关键词-中文数据库-修正关键词-外文数据库 中文关键词-翻译英语关键词外国网站搜索#曲线拟合及拟合后相应点的值clearx=0:0.1:1;y=-.447 1.978 3.28 6.16 7.08 7.34 7.66 9.56 9.48 9.30 11.2;
2、n=2;p=polyfit(x , y , n);xi=linspace(0 , 1 , 100);z=polyval(p , xi); plot(x , y , -.ro , xi , z , : )xlabel(x) ;ylabel(y=f(x) title(Second Order Curve Fitting)legend(points,line)%图例# %plot画图的例子 x=0:pi/20:2*pi; y1=x.*sin(x); plot(x,y1,-.r*)%显示每一点的用*，并用虚线连起来 hold on %还要在这个加其他的图 y2=exp(x/100).*sin(x-pi
3、/2); plot(x,y2,g) %用实线条画图 plot(x,y2,-mo) %用实线条画图 plot(x,y2,-mo) y3=sin(x-pi); plot(x,y3,gs) title(y1=.;y2=.;y3=.;)%加标题 legend(y1,y2,y3)%加上图利 xlabel(x axis biaoshi.);ylabel(y axis biaoshi.) axis(0 2*pi -5 2)%调整坐标轴 grid on %加上网格%要想加上箭头可以手动#1.三维立体网格图mesh clear x=-5:0.01:5; y=-5:0.01:5; z=x.2+y.2; X,Y=m
4、eshgrid(x,y); Z=X.2+Y.2; figure,mesh(X,Y,Z) title(san wei surface) xlabel(x axis) ylabel(y axis) zlabel(z axis) axis(-5 5 -5 5 0 100) grid on %画坐标方格 colorbar%加上彩色比照图% 其中将mesh改为meshz （后加colormap(1 0 0) axis tight)和 waterfall(后家colormap axis tight) 分别可以得到 设立一个账莫平台 其中将mesh改为meshc画立体图提取登高线 contour提取登高线
5、contour3(Z)立体的登高线#2.三维线和点cleart=1:0.01:15;x=2*(exp(-0.2.*t).*cos(8.*t);y=2*(exp(-0.4.*t).*cos(8.*t);plot3(t,x,y)%标注 xlabel(x axis) ylabel(y axis) zlabel(z axis) axis(-5 5 -5 5 0 100)#%灰色预测的matlab程序 %x0为原始值（ 输入六个原始数据） %f为预测值 得到8个数据（后两个为预测数据）精确度很高%e为残差function f,e=GM(x0)x1 = cumsum(x0);B = zeros(5,1);
6、for i =1:5B(i) = -(x1(i) + x1(i+1) /2;endfor i =1:5y(i) =x0(i+1);endy=y;B = B ones(5,1);au = (inv(B*B)*B*y;au = au;a=au(1);u=au(2);k = x0(1)-u/a;t =1:8;t1=-a*(t-1); t2=-a*(t-2);f = k*(exp(t1) - exp(t2);for i = 1:6e(i)=100*(x0(i)-f(i)/x0(i);end#插值问题 预测温度 一维 hours=1:1:12; tem=5 8 9 15 25 29 31 30 22 2
7、5 27 24; inh=1:0.1:12; intem=interp1(hours,tem,inh,spline); plot(hours,tem,-.ro,inh,intem,-.g*)二维 x=1:5; y=1:3; z=82 81 80 82 84;79 63 61 65 81;84 84 82 85 86; mesh(x,y,z) inx=1:0.2:5; iny=1:0.2:3; inz=interp2(x,y,z,inx,iny,cubic); mesh(inx,iny,inz)散点插值具体格式见 插值.pptgtext(string) 当光标位于一个图形窗口内时，等待用户单击鼠
8、标或键盘。若按下鼠标或键盘，则在光标的位置放置给定的文字“string”legend 在图形上添加图例。该命令对有多种图形对象类型（线条图，条形图，饼形图等）的窗口中显示一个图例#stem 画二维离散数据的柄形图。该图用线条显示数据点与x轴的距离x = linspace(0,2,10);stem(exp(-x.2),fill,-.)stem3 画三维离散数据的柄形图。该图用一线段显示数据离开xy平面的高度X,Y,Z = peaks(20);stem3(X,Y,Z,r*)#直方图x = -5:0.1:5;y = randn(1000,1);hist(y,x)#333feather羽毛图t=0:0
9、.1:2*pi;x=sin(t).*t;feather(t,x)#pie 饼形图 pie3为三维饼型图 x=1 2 3 4; explode=1 1 1 0; pie(x,explode) legend(s,k,d,g) title()#333bar条形图1、行向量x=1 2 3 4; bar(x)2、矩阵 y=1 2 3;4 5 6;bar(y,1)3、函数条形图x=-2.9:0.2:2.9;bar(x,exp(x.*sin(x)barh二维水平条形图。可以加上一切修饰#fillfill3用指定的颜色填充三维多边形。 x=0:0.1:5; y=sin(x); z=sin(x).2; c=1;
10、 fill3(x,y,z,c)神经网络预测close allclearecho onclc%BP建模%原始数据归一化 %就业人口预测4年预测一年 从94年开始m_data= 1729.55 1709.26 1674.90 1679.91 1686.71;1709.26 1674.90 1679.91 1686.71 1688.73;1674.90 1679.91 1686.71 1688.73 1690.00;1679.91 1686.71 1688.73 1690.00 1697.00;1686.71 1688.73 1690.00 1697.00 1710.50;1688.73 1690.
11、00 1697.00 1710.50 1726.36;1690.00 1697.00 1710.50 1726.36 1715.62;1697.00 1710.50 1726.36 1715.62 1700.50;%定义网络输入p和期望输出tpauseclcp1=m_data(:,1:4);t1=m_data(:,5);p=p1;t=t1;pn,minp,maxp,tn,mint,maxt=premnmx(p,t)%设置网络隐单元的神经元数(530验证后5个最好） n=5;%建立相应的BP网络pauseclcnet=newff(minmax(pn),n,1,tansig,purelin,traingdm);inputWeights=net.IW1,1;inputbias=net.b1;layerWeights=net.IW1,1;layerbias=net.b2;pauseclc% 训练网络net.trainParam.show=50;net.trainParam.lr=0.05;net.trainParam.mc=0.9;net.trainParam.epochs=20000;net.trainParam.goal=1e-3;pauseclc%调用TRAINGDM算法训练BP网络net=train(net,pn,tn);%对BP网络进行仿真A=sim(net,
