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原创 2018美赛C题论文学习笔记1

#73767  论文一、数据处理     1.缺失值处理:缺失过多的直接删掉,缺失少的用插值方法填补缺失值     2.异常值处理:用箱线图发现异常值,然后用相邻值得平均值替代     3.数据筛选和分类:将能源分为两大类,即清洁可再生能源和传统化石能源            清洁可再生能源:氢能,风能,地热能,太阳能,乙醇            传统化石能源:煤,石油,天...

2019-01-24 10:34:38 6404

原创 2017美赛C题论文学习笔记

#55583 论文一、一些关键假设:    1.自动驾驶车和合作车不需要安全间隔(即他们的安全间隔为0)    2.不允许变道    3.在考虑自动驾驶车专用车道时,假设自动驾驶车和合作车不能在非专用车道上行驶,其他车也不能在专用车道上行驶二、一些定义和概念    1.安全间隔    2.元胞自动机中的一些参数        1)单元长度        2)车道...

2019-01-23 12:35:57 2549

原创 2016年美赛C题论文学习笔记1

#50193  论文一、数据处理   1.行的处理     1)从总的学校信息表中选出包含候选学校的那些行     2)删除已经关闭的学校和遭受经济危机的学校,依据HCM2和CURROPER     3)删除缺失值过半的那些行   2.列的处理     1)根据NPT4_PUB和NPT4_PRIV构造新的特征NetPrice,删除原来两个特征        根据RE...

2019-01-16 23:22:49 7908 4

原创 灰色预测

2.建立模型此处建立的为G(1,1)模型,即模型是1阶的,且只含1个变量的灰色模型检验预测值

2018-11-08 14:33:37 325

原创 matlab回归分析

R称为复相关系数,R越大,y与x1,x2,x3.....的关系越密切,通常R大于0.8(或0.9)才认为相关关系成立一个例子matlab代码为clc,clearx1=[0.1:0.01:0.18]';y=[42 41.5 45 45.5 45 47.5 49 55 50]';x=[ones(9,1),x1];%x(8,:)=[];    去除异常点%y(8,:)=...

2018-10-14 15:53:29 19190

原创 聚类分析

matlab中的聚类分析matlab代码:clc,cleara=[1 0;1 1;3 2;4 3;2 5]; %观测数据矩阵y=pdist(a,'CityBlock'); %使用指定距离算法生成y向量yc=squareform(y)  %将前一个步骤的y向量转换为方阵,使得矩阵中的元素(i,j)对应原始数据集中对象i和j间的距离z=linkage(y)  %使用最短距离算法生成...

2018-10-13 22:49:55 517

原创 层次分析法

此方法的步骤1.建立有目标层、准则层、方案层等构成的层次结构2.构造下层各元素对上层每一元素的成对比较矩阵3.计算各个成对比较矩阵的特征根和特征向量,做一致性检验,通过后将特征向量取做权向量4.用分层加权和法计算最下层元素对最上层元素的权重(即逐层矩阵相乘)关于一致性检验,n阶成对比较矩阵的特征根理论上λ=n,实际中当然不是,则计算CI=(λ-n)/(n-1),CR=CI/RI...

2018-10-13 21:42:12 451

原创 matlab主成分分析和因子分析

matlab中用于主成分分析的函数有1.princomp   功能:主成分分析   格式:PC=princomp(X)             [PC,SCORE,latent,tsquare]=princomp(X)   说明:[PC,SCORE,latent,tsquare]=princomp(X)对数据矩阵X进行主成分分析,给出各主成分(PC)、所谓的Z-得分    (SCO...

2018-10-13 21:17:04 8729

原创 matlab线性规划与非线性规划

函数调用的形式为  [x,fval] = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0)[x,fval]返回值中x为最优解,fval为最优值.lb和ub    分别表示自变量的上下界组成的向量,如果没有上下界,该选项用[]表示,如果只有部分变量有上下界,其余的变量没有,那么可以把没有上下界的变量的上下界设为-inf或者inf使lb或者ub的长度符合要求.x0    ...

2018-10-12 23:18:19 4175

原创 matlab插值与拟合

分段线性插值  y=interp1(x0,y0,x,'method')method的值可以为'nearest','linear','spline','cubic',预设方法是linear。如果数据的变化较大,以 spline函数内插所形成的曲线最平滑 ,所以效果最好。而三次方程式所得到的内插曲线平滑度,则介于线性与spline函数之间。三次样条插值,推荐使用pp=csape(x0,y0...

2018-10-11 21:52:18 6746

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