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XX=[
129 133.9928 27.9962 9.6666 0.2 0.4;...
128 133.9928 27.9962 10.0021 0.2 0.8;...
131 133.9928 36.9961 9.6666 0.4 0.4;...
129 133.9928 36.9961 10.0021 0.4 0.8;...
133 133.9928 42.3299 9.6666 0.6 0.4;...
130 133.9928 42.3299 10.0021 0.6 0.8;...
132 133.9928 45.9978 9.6666 0.8 0.4;...
131 133.9928 45.9978 10.0021 0.8 0.8;...
135 133.9928 50 9.6666 1 0.4;...
132 133.9928 50 10.0021 1 0.8;...
152 156.0504 27.9962 9.6666 0.2 0.4;...
151 156.0504 27.9962 10.0021 0.2 0.8;...
153 156.0504 36.9961 9.6666 0.4 0.4;...
153 156.0504 36.9961 10.0021 0.4 0.8;...
154 156.0504 42.3299 9.6666 0.6 0.4;...
152 156.0504 42.3299 10.0021 0.6 0.8;...
154 156.0504 45.9978 9.6666 0.8 0.4;...
154 156.0504 45.9978 10.0021 0.8 0.8;...
155 156.0504 50 9.6666 1 0.4;...
155 156.0504 50 10.0021 1 0.8 ]; %各列分别代表y1 x1 x2 x3 a1 a2
% 先计算出各批的k1
K1=(XX(:,2)+XX(:,5).*XX(:,3)-XX(:,6).*XX(:,4))./XX(:,1);% 计算k1=y1/(x1+a1*a2-a2*x3);
%非参数法考察k1与a1与a2的关系--通过画图观察
scater3(XX(:,5),XX(:,6),K1);
%用鼠标或转动上述图形,可以发现:1;图形聚集在两条线附近。这是因为你的a2只有两个变化值
%为了更有把握一些,画下面图图形
scatter(XX(:,5),K1);%这幅图验证k1随a1线性变化
scatter(XX(:,6),K1);%仅有两列看不出变化规律,应该补更多的数据
%但是作为最简单的假定,我们假定K1是随a2线性变化的。
%根据上面的非参数考察结果,我们的参数化模型建立为
% k1=c1*a1+c2*a2+c3
% 下面来计算c1,c2,c3
% 采用最小二乘法计算
AM=[XX(:,5),XX(:,6),ones([size(XX,1),1])]; %组集数据矩阵
%最小二乘
CV=(AM'*AM)^(-1)*(AM'*K1); %解出系数向量了
%c1=CV(1)=0.3511; 表明k1随a1变化显著
%c2=CV92)=-0.0450;表明k1几乎不随a2变化;特别是只有两个变化值。除非有特别理由,应该认为k1不随a2变化;若坚持认为,则应加数据
%c3=0.9814,静态偏移量
%再检查一下拟合效果
scatter3(XX(:,5),XX(:,6),K1);
%用于计算拟合结果的a1,a2值;
[a1V,a2V] = meshgrid(min(XX(:,5))-0.2:0.1:max(XX(:,5))+0.2,min(XX(:,6))-0.2:0.1:max(XX(:,6))+0.2);
KVF=a1V*CV(1)+a2V*CV(2)+CV(3);%拟合结果
hold on
mesh(a1V,a2V,KVF); %旋转图形,看看数据在拟合面的聚集程度;结果蛮好的
%结束语
%1. k1随a1线性变化
%2. 现有的数据不足以支持k1随a2的变化关系。需要补充更多的数据
%3. 删除a2的关系,自己重新计算,比较一下
%4. 严格地应该用统计检验。自学一下吧,估计短期之内也不容易掌握
%5. 答辩时候不要忘记致谢我 |
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