数值分析在生活中的应用举例及Matlab实现_第1页
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文档简介

1、Matlab 实验报告 学院：数学与信息科学学院班级：信息班学号：20135034027姓名：马永杉最小二乘法，用MATLAB实现1. 数值实例下面给定的是郑州最近1个月早晨7：00左右的天气预报所得到的温度，按照数据找出任意次曲线拟合方程和它的图像。下面用MATLAB编程对上述数据进行最小二乘拟合。2015年10月26日-11月26日天数12345678910温度910111213141312119天数11121314151617181920温度101112131412111098天数21222324252627282930温度78911976531下面用MATLAB编程对上述数据进行最小二

2、乘拟合2、程序代码x=1:1:30;y=9,10,11,12,13,14,13,12,11,9,10,11,12,13,14,12,11,10,9,8,7,8,9,11,9,7,6,5,3,1;a1=polyfit(x,y,3) %三次多项式拟合%a2= polyfit(x,y,9) %九次多项式拟合%a3= polyfit(x,y,15) %十五次多项式拟合%b1= polyval(a1,x)b2= polyval(a2,x)b3= polyval(a3,x)r1= sum(y-b1).2) %三次多项式误差平方和%r2= sum(y-b2).2) %九次次多项式误差平方和%r3= sum(y-b3).2) %十五次多项式误差平方和%plot(x,y,*) %用*画出x,y图像%hold onplot(x,b1, r) %用红色线画出x,b1图像%hold onplot(x,b2, g) %用绿色线画出x,b2图像%hold onplot(x,b3, b:o) %用蓝色o线画出x,b3图像%2. 流程图4数值结果分析不同次数多项式拟合误差平方和为：r1=67.6659r2=20.1060r3=3.7

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