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数学建模知识 统计回归模型 讲解仔细易懂 共43页.pptx
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数学建模
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数学建模知识 统计回归模型 讲解仔细易懂 共43页.pptx
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南京邮电大学数学实验MATLAB2023综合练习1参考
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因为有很多人来问我综合练习1怎么做，但是我没做过，所以这个仅供大家参考，欢迎大家交流指正！
Matlab2022b 下载
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上传的是文本文件，里面记的是百度网盘的链接和提取码。是永久有效的请放心！链接里的文件是安装包以及对应的安装步骤，很快就能安好。 我基本都在线，有什么问题请随时评论，我会在看到后第一时间回复您
基于蚁群算法的二维路径规划(matlab实现)
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路径规划算法是指在有障碍物的工作环境中寻找一条从起点到终点的、无碰撞地绕过所有障碍物的运动路径。路径规划算法较多，大体上可分为全局路径规划算法和局部路径规划算法两类。其中，全局路径规划方法包括位形空间法、广义锥方法、顶点图像法、栅格划归法； 局部路径规划算法主要有人工势场法等。
南京邮电大学数学实验MATLAB2023
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这里没有综合实验一，请看我的另一个资源，我有写博客解释一些代码，欢迎大家交流指正！
电-气-热综合能源系统优化调度matlab代码
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热网，气网，电网简单混合系统的调度 数据来源和模型说明见“模型与数据”文件夹下的word和excel（林玲整理），参考文献在文件“模型与数据.docx”中以批注标示。 直接运行"HeatGasPowerCombination.m" 此外，请注意，该模型基于Matlab，Yalmip，求解器为Gurobi。 通过修改句子'ops = settings('solver'，'gurobi'中的参数'
A算法路径规划博文附件1.zip
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博文详细介绍用MATLAB实现基于A*算法的路径规划的附件1，里面包含了本系列第一和第二篇文章介绍内容的完整代码的matlab文件
基于智能优化算法的双层优化求解(matlab代码)
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除了数学规划方法之外，还可采用智能优化算法求解双层优化问题，一般在上层优化中采用智能优化算法，下层优化使用数学规划方法；也可以在上下层优化中都采用智能优化算法，这篇博客将进行详细介绍。算例依旧使用上面两篇博客中的线性双层优化问题，由于这个优化问题比较简单，我们采用最基础的粒子群算法进行求解。 资源包括三个部分： 1.基础粒子群算法的matlab代码 2.采用粒子群算法求解带约束的优化问题matl
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Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等
基于蚁群算法的三维路径规划(matlab实现)
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三维路径规划指在已知三维地图中，规划出一条从出发点到目标点满足某项指标最优，并且避开了所有三维障碍物的三维最优路径。现有的路径规划算法中，大部分算法是在二维规划平面或准二维规划平面中进行路径规划。一般的三维路径规划算法具有计算过程复杂、信息存储量大、难以直接进行全局规划等问题。已有的三维路径规划算法主要包括A*算法、遗传算法、粒子群算法等，但是A*算法的计算量会随着维数的增加而急剧增加，遗传算
MATLAB基于遗传算法优化BP神经网络（GA-BP）的预测模型
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基于matlab建模，本模型是通过遗传算法优化BP神经网络进行预测，最后输出进化过程图、预测效果对比图、误差图和RMSE、MAE、MAPE、R2等评价指标。可以结合自己的数据集运行，需要修改的地方均备注了，适合新手入门，包括main.m、BpFunction.m、Objfun.m三个.m文件。 本文件代码是基于【每行一个样本，每列一个特征】，如果数据集以列为样本请注意转置！运行前需安装matlab
统计回归模型
回归模型是用
统计分析方法建立
的最常用的一类模
型
数学建模的基本方法
机理分析
测试分析
通过对数据的统计
分析，找出与数
据拟合最好的模
型
•
不涉及回归分
析的数学原理和方
法
•
通过实例讨论
如何选择不同类型
的模型
•
对软件得到的结果
进行分析，对模
型进行改
进
由于客观事物内
部规律的复杂及
人们认识程度的限
制
,
无法分析实际对
象内在的因果关
系，建立合乎机理
规
律的数学模型。
一、数学模型及定义
返回
一般称
n
I
C
O
V
E
X
Y
2
)
,
(
,
0
)
(
为高斯
—
马尔柯夫线性
模型
(
k
元
线
性
回
归
模
型
)
，并简记为
)
,
,
(
2
n
I
X
Y
n
y
y
Y
.
.
.
.
.
.
1
，
nk
n
n
k
k
x
x
x
x
x
x
x
x
x
X
.
.
.
1
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
1
.
.
.
1
2
1
2
22
21
1
12
11
，
k
.
.
.
1
0
，
n
.
.
.
2
1
k
k
x
x
y
...
1
1
0
称为
回
归
平
面
方
程
.
线性模型
)
,
,
(
2
n
I
X
Y
考虑的主要问题是：
（
1
）用
试
验
值
（
样
本
值
）
对
未
知
参
数
和
2
作
点
估
计
和
假
设
检
验
，
从
而
建
立
y
与
k
x
x
x
,
.
.
.
,
,
2
1
之间的数量关系；
（
2
）在
,
,...,
,
0
0
2
2
01
1
k
k
x
x
x
x
x
x
处对
y
的值作预测与控制，即对
y
作区
间估计
.
二、模型参数估计
1
、
对
i
和
2
作
估
计
用最小二乘
法求
k
,...,
0
的估计量
：作离差
平方和
n
i
i
k
k
i
i
x
x
y
Q
1
2
1
1
0
...
选择
k
,...,
0
使
Q
达到最小
。
得到
的
i
ˆ
代入
回
归平
面方
程得
：
k
k
x
x
y
ˆ
..
.
ˆ
ˆ
1
1
0
称为
经验
回
归平
面方
程
.
i
ˆ
称
为
经
验回
归
系数
.
注意
：
ˆ
服从
p+1
维正
态分
布，
且为
的无
偏估
计，
协方
差阵为
C
2
.
C
=L
-1
=(
c
i
j
)
,
L
=X
’
X
解得估计得
Y
X
X
X
T
T
1
ˆ
返回
2
、
多
项
式
回
归
设变量
x
、
Y
的回归模
型为
p
p
x
x
x
Y
.
.
.
2
2
1
0
其中
p
是已知的，
)
,
,
2
,
1
(
p
i
i
是未知参数
，
服从正态分
布
)
,
0
(
2
N
.
令
i
i
x
x
，
i
=1
，
2
，
…
，
k
多
项
式
回
归
模
型
变
为
多
元
线
性
回
归
模
型
.
k
k
x
x
x
Y
...
2
2
1
0
称
为
回归
多项
式
.
上
面
的回
归模
型
称
为
多
项
式回
归
.
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