数学建模代码汇总文档格式.docx

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subplot（2,2,1）

plot（x,y,'

o'

xx,y1）;

title（'

线性插值'

%最邻近点插值

y2=interp1（x,y,xx,'

nearest'

subplot（2,2,2）

xx,y2）;

最邻近点插值'

%三次插值

y3=interp1（x,y,xx,'

cubic'

subplot（2,2,3）

xx,y3）;

三次插值'

%三次样条插值

y4=interp1（x,y,xx,'

spline'

subplot（2,2,4）

xx,y4）;

三次样条插值'

%插值基点为网格节点

clearall

y=20:

-1:

0;

20;

z=[0.2

0.2

0.4

0.3

0.1

0.2;

1

0.5

0.6

1.1

0.9

0.7

0.4;

0.8

1.2

0.5;

0.3;

精选文库

1.3

0.8;

0.9;

0.7;

0.6;

0.5];

%未插值直接画图

figure

（1）%创建图形窗口1，并激活

surf（x,y,z）;

shadingflat%用shadingflat命令，使曲面变的

光滑

未插值地形图'

）

xlabel（'

横坐标'

ylabel（'

纵坐标'

zlabel（'

高度'

%三次插值后画图

%画地形图

figure

（2）

xi=0:

0.05:

yi=20:

-0.05:

—2

zi=interp2（x,y,z,xi'

yi,'

%'

三次插值

surfc（xi,yi,zi）;

%底面带等高线

shadingflat

插值后地形图'

%画立体等高线图

figure（3）

contour3（xi,yi,zi）;

立体等高线图'

%画等高线图

figure（4）

[c,h]=contour（xi,yi,zi）;

clabel（c,h）;

%用于为2维等高线添加标签

colormapcool%冷色调

平面等高线图'

ge

回归拟合

functionyhat=Logisfun（beta,x）

yhat=beta

（1）./（1+（beta

（1）/beta

（2）-1）.*exp（-beta（3）.*x））;

y=[3.95.37.29.612.917.123.231.438.650.262.9...

76.092.0106.5123.2131.7150.7179.3204.0226.5251.4281.4]'

;

x=（1:

22）'

beta0=[400,3.0,0.20]'

%非线性回归'

Logisfun'

为回归模型

[beta,r,j]=nlinfit（x,y,'

beta0）;

%beta0为回归系数初始迭代点

%beta为回归系数

%r为残差

%输出拟合表达式:

fprintf（'

回归方程为y=%5.4f/（1+%5.4f*exp（-%5.4f*x））\n'

beta

（1）,beta

（1）/beta

（2）-1,beta（3））

%求均方误差根:

—3

rmse=sqrt（sum（r.^2）/22）;

rmse

%预测和误差估计：

[Y,DELTA]=nlpredci（'

x,beta,r,j）;

%DELTA为误差限

%Y为预测值（拟合后的表达式求值）

plot（x,Y,x,y,'

x,Y+DE