matlab多项式拟合优度代码-MCM_2021_A:MCM2021问题A中的部分代码

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matlab多项式拟合优度代码 MCM_2021_A 本人和团队成员在MCM-2021(美国大学生数学建模竞赛,美赛) Problem A中的部分建模解题代码。 Latest revised at 2021.02.13. 本项目所有解题代码均用Matlab2017B进行完成并运行得到结果。 Descriptions Files code目录下存放的是各个题目的解体代码,按照题号进行分类 data目录下是各个题目需要的解题数据,都以.mat的文件形式进行存储,这些数据是我们从各个合法开源网站搜集得到的,不涉及数据来源问题。部分数据进行了预先清洗。 附上MCM-2021的A题Problem.pdf Uses 大部分代码直接使用Matlab可以运行(需要加载到对应的数据文件) 部分结果需要对.m中的一些参数进行修改得到 Thought Threads 第一问通过Logistic方程建模得到模型,然后直接解出模型,利用22°下生长速率和分解速率的关系(decomposition_grow_data)数据,代入不同分解速率得到预测出的生长速率,调参以后得到参数的较优解。这一问不是重点,不需要特别
MCM_2021_A-main.zip
  • MCM_2021_A-main
  • data
  • other_cities_temperature
  • boston.mat
    2.5KB
  • lasvegas.mat
    2.6KB
  • hawaii.mat
    1.8KB
  • sacramento.mat
    2.5KB
  • seattle.mat
    2.2KB
  • decomposition_grow_data
  • decomp_grow_data_22.mat
    503B
  • wisconsin_temperature
  • wisconsin.mat
    24.6KB
  • moisture_temperature_grow_curve_attributes
  • mois_attr.mat
    1KB
  • temp_attr.mat
    1KB
  • moisture_temperature_grow_curve
  • grow_moisture_data.mat
    154.1KB
  • grow_temperature_data.mat
    1.8MB
  • competititon_coefficients
  • moisture_tolerance_data.mat
    1.8KB
  • code
  • P1
  • solve_logistic.m
    1.3KB
  • diff_Vg_in_logistic.m
    1.7KB
  • P5
  • solve_multi_species.m
    4.7KB
  • Sensitivity
  • sensitivity_analysis.m
    0B
  • P4
  • solve_temp_moisture_influence.m
    4.6KB
  • P3
  • solve_LV_with_k3.m
    3.7KB
  • grow_temp_curve.m
    1.7KB
  • grow_moisture_curve.m
    1.7KB
  • P2
  • solve_Lotka_Volterra.m
    2.7KB
  • README.md
    2.2KB
  • Problem.pdf
    373.7KB
内容介绍
# MCM_2021_A 本人和团队成员在MCM-2021(美国大学生数学建模竞赛,美赛) Problem A中的部分建模解题代码。 Latest revised at 2021.02.13. 本项目所有解题代码均用Matlab2017B进行完成并运行得到结果。 ## Descriptions ### Files - code目录下存放的是各个题目的解体代码,按照题号进行分类 - data目录下是各个题目需要的解题数据,都以.mat的文件形式进行存储,这些数据是我们从各个合法开源网站搜集得到的,不涉及数据来源问题。部分数据进行了预先清洗。 - 附上MCM-2021的A题Problem.pdf ### Uses - 大部分代码直接使用Matlab可以运行(需要加载到对应的数据文件) - 部分结果需要对.m中的一些参数进行修改得到 ### Thought Threads - 第一问通过Logistic方程建模得到模型,然后直接解出模型,利用22°下生长速率和分解速率的关系(decomposition_grow_data)数据,代入不同分解速率得到预测出的生长速率,调参以后得到参数的较优解。这一问不是重点,不需要特别精确的解,整体建模即可。 - 第二问通过LV方程进行建模,竞争系数通过moisture_tolerance的相关数据(competititon_coefficients)进行运算得到。然后解出模型的数值解。 - 第三问加入温度和湿度对LV方程的影响,通过22°下的实验室数据计算出模型中各个不同菌种的影响因子k3的数值,然后利用不同温度和湿度下菌种生长速度得数据(moisture_temperature_grow_curve),拟合曲线,并计算正态分布各个参数的数值(moisture_temperature_grow_curve_attributes),带入模型,算出各个温度和湿度下菌种的理论生长速率。利用Wisconsin(wisconsin_temperature)的2010-2020年温度数据,进行长期和短期的预测。 - 第四问获取美国当地五个不同地区的一年温度数据(other_cities_temperature),然后对不同地区的菌种生长情况进行预测。 - 第五问对不同菌种数量(2,3,14,34)和菌种组合下的生长模型情况进行预测,并计算每种情况下的香农多样性指数和辛普森多样性指数。
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