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1、-作者xxxx-日期xxxx軟測(cè)量作業(yè)1-4題答案【精品文檔】工業(yè)過(guò)程建模與軟測(cè)量課程作業(yè)1作業(yè)1:假設(shè)已知Qi、R1和R2、A1和A2,試根據(jù)物料平衡方程建立機(jī)理模型,求液位h1和h2。解:假設(shè)忽略?xún)蓚€(gè)儲(chǔ)罐的蒸發(fā)量,根據(jù)物料平衡方程,可列出如下的微分方程(1)(2)根據(jù)流體運(yùn)動(dòng)方程可得:(3)(4)于是,串接液位儲(chǔ)罐過(guò)程機(jī)理模型如下:(5)作業(yè)2:MATLAB回歸分析程序如下x=0.5;0.7;1.0;2.0;4.0;5.0;7.0;8.0;10.0;12.0;15.0; %輸入數(shù)據(jù)X=ones(11,1),x; Y=0.139;0.196;0.272;0.545;1.033;1.272;1

2、.671;1.807;1.991;2.088;2.121;plot(x,Y); %輸入圖像b,bint,r,rint,stats=regress (Y,X,0.02); %回歸分析b,bint,statsrcoplot(r,rint); %作殘差圖z=b(1)+b(2)*x; %預(yù)測(cè)及作圖plot(x,Y,'k+',x,z,'r');grid on;結(jié)果如下b =bint =stats = 83.1657 從MATLAB計(jì)算結(jié)果中,我們可以得出,的置信區(qū)間為,的置信區(qū)間為,,。,則回歸模型成立。圖一為原始數(shù)據(jù)的擬合曲線,從曲線中可以看出,x與Y之間存在線性關(guān)系。

3、圖一 x與Y擬合曲線圖二為殘差圖,從殘差圖中可以卡出,除最后一個(gè)數(shù)據(jù)外,其余數(shù)據(jù)的殘殺離零點(diǎn)均較近,且殘差的置信區(qū)間均包含零點(diǎn),這說(shuō)明回歸模型能較好的符合原始數(shù)據(jù),而最后一個(gè)數(shù)據(jù)可視為異常點(diǎn)。圖二 殘差圖圖三為擬合直線與散點(diǎn)圖圖三 回歸直線作業(yè)3:(1)建模方法如下采用多元線性回歸分析來(lái)建立模型,根據(jù)所給出的數(shù)據(jù),系統(tǒng)有兩個(gè)輸出變量(PH值)和(亞硫酸濃度),五個(gè)輸入變量(甲基丙稀磺酸鈉濃度)、(氯酸鈉濃度)、(焦亞硫酸鈉濃度)、(羥基乙硫醇濃度)、(聚合釜反應(yīng)溫度),且共有34組測(cè)量數(shù)據(jù)。在這里,我們選用前32組數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析,最后兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。在建模過(guò)程中研究與個(gè)自變量之間的線性相關(guān)

4、關(guān)系,為隨機(jī)變量,為一般變量,相互之間不相關(guān),為隨機(jī)誤差。假定因變量與自變量線性相關(guān)。以為例,收集到組數(shù)據(jù)滿(mǎn)足以下關(guān)系:則所建回歸模型的矩陣形式為:以上為經(jīng)典多遠(yuǎn)回歸模型,其中是可觀測(cè)的隨機(jī)向量,是不可觀測(cè)的隨機(jī)向量,C是已知矩陣,是未知參數(shù),并且,且。根據(jù)最小二乘可得的最佳線性無(wú)偏估計(jì)為:由此解得多元線性回歸方程的回歸系數(shù),構(gòu)建多元線性回歸模型。寫(xiě)成標(biāo)量形式:(2)仿真與驗(yàn)證MATLAB回歸分析程序如下:x=0.050 0.169 0.450 0.077 56.0;0.055 0.169 0.450 0.077 56.0; 0.065 0.169 0.450 0.077 56.0;0.070

5、 0.169 0.450 0.077 56.0; 0.080 0.169 0.450 0.077 56.0;0.085 0.169 0.450 0.077 56.0; 0.070 0.150 0.450 0.077 56.0;0.070 0.155 0.450 0.077 56.0; 0.070 0.160 0.450 0.077 56.0;0.070 0.165 0.450 0.077 56.0; 0.070 0.170 0.450 0.077 56.0;0.070 0.175 0.450 0.077 56.0; 0.070 0.180 0.450 0.077 56.0;0.070 0.16

6、9 0.435 0.077 56.0; 0.169 0.440 0.077 56.0;0.070 0.169 0.445 0.077 56.0; 0.070 0.169 0.450 0.077 56.0;0.070 0.169 0.455 0.077 56.0; 0.070 0.169 0.460 0.077 56.0;0.070 0.169 0.465 0.077 56.0; 0.070 0.169 0.470 0.077 56.0;0.070 0.169 0.450 0.060 56.0; 0.070 0.169 0.450 0.065 56.0;0.070 0.169 0.450 0.0

7、70 56.0; 0.070 0.169 0.450 0.075 56.0;0.070 0.169 0.450 0.080 56.0; 0.070 0.169 0.450 0.085 56.0;0.070 0.169 0.450 0.090 56.0; 0.070 0.169 0.450 0.077 50.0;0.070 0.169 0.450 0.077 52.0; 0.070 0.169 0.450 0.077 54.0;0.070 0.169 0.450 0.077 56.0; %輸入數(shù)據(jù)X=ones(32,1),x; y1=2.0;2.0;2.0;2.0;2.0;1.95;2.0;2.

8、0;2.0;2.0;2.0;2.0;2.0;1.9;1.9;1.9;2.0; 2.0;1.9;1.9;1.9;2.2;2.0;2.0;2.0;1.9;1.85;1.85;1.9;1.9;2.0;2.0;y2=0.00154;0.00144;0.00133;0.00123;0.00133;0.00143;0.00297;0.00277; 0.00266;0.00143;0.00113;0.00113;0.00113;0.00267;0.00215;0.00144; 0.00123;0.00133;0.00195;0.00205;0.00215;0.00164;0.00154;0.00154; 0

9、.00143;0.00102;0.00092;0.00062;0.00133;0.00133;0.00123;0.00123;b1,bint1,r1,rint1,stats1=regress(y1,X); %回歸分析及檢驗(yàn)b1,bint1,stats1b2,bint2,r2,rint2,stats2=regress(y2,X); b2,bint2,stats2rcoplot(r1,rint1); %作殘差圖rcoplot(r2,rint2); 結(jié)果如下b1 =bint1 =stats1 =b2 =bint2 =stats2 =從MATLAB的運(yùn)算結(jié)果可得出圖四為的殘差圖,圖五為的殘差圖,從圖中

10、可以看出,回歸模型能較好的符合測(cè)量數(shù)據(jù)。驗(yàn)證如下:輸入數(shù)據(jù)為:輸入變量輸出變量甲基丙稀磺酸鈉濃度(A1)(%)氯酸鈉濃度(A2)(%)焦亞硫酸鈉濃度(A3)(%)羥基乙硫醇濃度(A4)(%)聚合釜反應(yīng)溫度PH值亞硫酸濃度(H2SO3) (%)帶入方程得 作業(yè)4:MATLAB程序如下:f11=fopen('sampledata.txt','r');r01,c=fread(f11,100,4,'float');fclose(f11);X=r01(:,1:3);Y=r01(:,4);pz=X,Y;% function y=pls(pz);row,col

11、=size(pz);row,col=size(pz);aver=mean(pz);stdcov=std(pz); %求均值和標(biāo)準(zhǔn)差rr=corrcoef(pz); %求相關(guān)系數(shù)矩陣data=zscore(pz); %數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化stdarr=(pz-aver(ones(row,1),:)./stdcov(ones(row,1),:); %標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)結(jié)果與zscore()一致x0=pz(:,1:col-1);y0=pz(:,end); %提取原始的自變量、因變量數(shù)據(jù)e0=stdarr(:,1:col-1);f0=stdarr(:,end); %提取標(biāo)準(zhǔn)化后的自變量、因變量數(shù)據(jù)num=size(e0

12、,1); %求樣本點(diǎn)的個(gè)數(shù)temp=eye(col-1); %對(duì)角陣%以下計(jì)算w,w*和t的得分向量for i=1:col-1 p=e0'*f0; q=norm(p); w(:,i)=p/q; t(:,i)=e0*w(:,i); %計(jì)算成分ti的得分 alpha(:,i)=e0'*t(:,i)/(t(:,i)'*t(:,i) %計(jì)算alpha_i,其中(t(:,i)'*t(:,i)等價(jià)于norm(t(:,i)2 e=e0-t(:,i)*alpha(:,i)' %計(jì)算殘差矩陣 e0=e; %計(jì)算w*矩陣if i=1 w_star(:,i)=w(:,i);

13、elsefor j=1:i-1 temp=temp*(eye(col-1)-w(:,j)*alpha(:,j)'); end w_star(:,i)=temp*w(:,i);end%以下計(jì)算ss(i)的值 beta=t(:,1:i),ones(num,1)f0 %求回歸方程的系數(shù) beta(end,:)=; %刪除回歸分析的常數(shù)項(xiàng) cancha=f0-t(:,1:i)*beta; %求殘差矩陣 ss(i)=sum(sum(cancha.2); %求誤差平方和%以下計(jì)算press(i)for j=1:num t1=t(:,1:i); f1=f0; she_t=t1(j,:); she_f

14、=f1(j,:); %把舍去的第j個(gè)樣本點(diǎn)保存起來(lái) t1(j,:)=; f1(j,:)=; %刪除第j個(gè)觀測(cè)值 beta1=t1,ones(num-1,1)f1; %求回歸分析的系數(shù) beta1(end,:)=; %刪除回歸分析的常數(shù)項(xiàng) cancha=she_f-she_t*beta1; %求殘差向量 press_i(j)=sum(cancha.2); end press(i)=sum(press_i)if i>1 Q_h2(i)=1-press(i)/ss(i-1) else Q_h2(1)=1endif fprintf('提出的成分個(gè)數(shù)r=%d',i); r=i; breakendendbeta_z=t,ones(num,1)f0; %求標(biāo)準(zhǔn)化Y關(guān)于主成分得分向量t的回歸系數(shù)beta_z(end,:)=; %刪除常數(shù)項(xiàng)xishu=w_star*beta_z; %求標(biāo)準(zhǔn)化Y關(guān)于X的回歸系數(shù),且是針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)的回歸系數(shù),每一列是一個(gè)回歸方程mu_x=aver(1:col-1);mu_y=aver(end); sig_x=stdcov(1:col-1);sig_y=stdcov(end); ch0

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