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ju5200木虫 (正式写手)
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现在由一组离散的数据 具有周期性，怎么通过这些数据预测下面的情况？ 已有2人参与
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比如有4000个数据 每40个数据为一组 每一组数据代表一天的测量值 所有数据截止到十月一日 数据具有周期性 就是说每天测量值都是在增加的 第二天又从一个较低的数增加 以此类推 我想要通过这写数据 预测十月一日以后的情况 应该怎么操作？ 需要先剔除一部分数据吗 ？ 具体预测要用神经网络还是拟合比较好？ 需要用到傅立叶变化吗？ |
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【答案】应助回帖
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感谢参与，应助指数 +1
xzhdty: 金币+1, 谢谢参与 2013-12-16 15:26:54
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超级菜鸟求助，能不能帮我把这道题转化为lsqcurvefit来解？急！ function KineticsEst1_Diff clear all clc % 动力学数据 t = [0 20 40 60 120 180 300]; CAm = [10 8 6 5 3 2 1]; % 用最小二乘样条拟合法计算微分dCA/dt--使用不经过实验点的B样条插值函数 knots = 3; K = 3; % 三次B样条 sp = spap2(knots,K,t,CAm); pp = fnder(sp); % 计算B样条函数的导函数 dCAdt = fnval(pp,t) % 计算t处的导函数值 rAm = dCAdt; % 绘制浓度拟合曲线 ti = linspace(t(1),t(end),200); CAi = fnval(sp,ti); plot(t,CAm,'ro',ti,CAi,'b-') xlabel('t') ylabel('C_A') legend('实验值','B样条拟合') % 非线性拟合 beta0 = [0.0053 1.39]; [beta,resnorm,residual,exitflag,output,lambda,jacobian] = ... lsqnonlin(@OptObjFunc,beta0,[],[],[],rAm,CAm); ci = nlparci(beta,residual,jacobian); % 参数辨识结果 fprintf('Estimated Parameters:\n') fprintf('\tk = %.4f ± %.4f\n',beta(1),ci(1,2)-beta(1)) fprintf('\tn = %.2f ± %.2f\n',beta(2),ci(2,2)-beta(2)) fprintf(' The sum of the squares is: %.1e\n\n',sum(residual.^2)) % 绘制反应速率拟合曲线 figure plot(t,rAm,'ro',t,Rate(CAm,beta),'b*') xlabel('t') ylabel('dC_Adt') legend('Experiment','Kinetic Model') % ------------------------------------------------------------------ function f = OptObjFunc(beta,rAm,CAm) rAc = Rate(CAm,beta); f = rAc - rAm; % ------------------------------------------------------------------ function rA = Rate(CA,beta) rA = -beta(1)*CA.^beta(2); % -rA = -dCA/dt = k*CA^n, 其中k=beta(1), n=beta(2) |
2楼2013-12-16 13:00:19
ju5200
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