數(shù)學(xué)建模分?jǐn)?shù)預(yù)測論文完整版

1、高考錄用分?jǐn)?shù)猜測模型姓名: 班級：姓名: 班級：姓名: 班級：歡迎下載歡迎下載關(guān)于高考錄用分?jǐn)?shù)猜測模型的探究摘 要本文通過差分指數(shù)平滑法和自適應(yīng)過濾法分別建立模型，依據(jù)歷年學(xué)校錄用線猜測下一年的錄用分?jǐn)?shù)線。最終，依據(jù)猜測出來的最佳數(shù)據(jù)，給2014年報(bào)考本校的考生做出合理的建議。對于問題一和問題二，首先依據(jù)題意和所給出的學(xué)校歷年的錄用分?jǐn)?shù)線，不難分析出高校的錄用分?jǐn)?shù)線是由當(dāng)年的題目難度、考生報(bào)考數(shù)量、“大年”和“小年”等因素打算的。每年的分?jǐn)?shù)線還是有肯定差距的，例如，本校2012在北京市電氣專業(yè)的錄用線是428分，而2013年是488分，相差60分。因此，猜測的時候，需要通過一些方法使數(shù)據(jù)趨于平

2、滑，使之便于猜測。通過這些分析，建立了兩種牢靠的猜測模型。模型一通過差分的方法，利用Matlab軟件將后一年Yt與前一年Yt-1的數(shù)據(jù)相減得到一個差分值，構(gòu)成一個新序列。將新序列的值與實(shí)際值依次迭加，作為下一期的猜測值。以此類推，猜測出2014年的錄用分?jǐn)?shù)線。模型二是依據(jù)一組給定的權(quán)數(shù)w對歷年的數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)平均計(jì)算一個猜測值y，然后依據(jù)猜測誤差調(diào)整權(quán)數(shù)以削減誤差，這樣反復(fù)進(jìn)行直至找到一組最佳權(quán)數(shù)，使誤差減小到最低限度，再利用最佳權(quán)數(shù)進(jìn)行加權(quán)平均猜測。這兩種方法很好的解決了歷年錄用分?jǐn)?shù)相差較大難以猜測的問題。猜測值相對精確。猜測結(jié)果數(shù)據(jù)量較大，在此以河北省為例，給出猜測結(jié)果模型一：2014年本校

3、電氣專業(yè)錄用線為495，模型二：2014年本校電氣專業(yè)錄用線為536。最終，通過猜測出的數(shù)據(jù)，比對模型一和模型二，取最佳猜測值，給報(bào)考科技學(xué)院的考生做出較為合理的建議。關(guān)鍵詞： 序列 權(quán)數(shù) 差分值 加權(quán)平均 高考錄用線 一 問題的重述對寬敞高考考生來說，填報(bào)志愿和高考一樣都是人生中最重要的一步。那張薄薄的志愿表和高考分?jǐn)?shù)一樣，很大程度上影響到考生的將來和前途。填報(bào)志愿科學(xué)、合理，就能夠被與自己考分相對應(yīng)的抱負(fù)高校錄用；假如志愿選擇不當(dāng)，找不準(zhǔn)與自己考分相對應(yīng)的高校，即使考出高分，也可能與重點(diǎn)高校擦肩而過或高分低就，甚至落榜，留下終身的圓滿，這樣的實(shí)例舉不勝舉，因此有人說，高考成功與否，60靠實(shí)

4、力，40靠志愿。那么有沒有一種行之有效的方法來精確猜測高校的錄用分?jǐn)?shù)，從而依據(jù)自己的分?jǐn)?shù)精確選擇目標(biāo)高校呢？1. 請?jiān)O(shè)計(jì)猜測高校的錄用分?jǐn)?shù)的方法。2. 結(jié)合科技學(xué)院近些年各專業(yè)在各省的錄用分?jǐn)?shù)線，猜測一下科技學(xué)院2014年各專業(yè)在各省的錄用分?jǐn)?shù)線。3. 給方案報(bào)考科技學(xué)院的考生一些建議。二 問題的分析問題一是問題二的前提，通過設(shè)計(jì)好的猜測方法，來猜測科技學(xué)院2014年各專業(yè)在各省的錄用分?jǐn)?shù)線。最終結(jié)合總體的猜測數(shù)據(jù)，來解決第三個問題。因此，設(shè)計(jì)精確的猜測方法是解決問題的關(guān)鍵。首先，通過建立數(shù)學(xué)模型爭辯本校在各省的最低錄用分?jǐn)?shù)線，猜測出本校2014年在各省的最低錄用線。得出猜測方法。然后導(dǎo)入科技

5、學(xué)院前8年的在各省各專業(yè)的錄用分?jǐn)?shù)線，通過建立好的數(shù)學(xué)模型，運(yùn)用得出的猜測方法猜測出本校2014年各專業(yè)在各省的錄用分?jǐn)?shù)線。最終通過模型一和模型二的猜測結(jié)果，將前7年的猜測值和實(shí)際值進(jìn)行比較，可以得出最佳的猜測值，以此為依據(jù)，給2014年將要報(bào)考本校的考生做出建議。三 模型的假設(shè)1、 為計(jì)算便利，將學(xué)校沒有招生的省份和專業(yè)的數(shù)據(jù)設(shè)為空；2、 歷年考生數(shù)量和素養(yǎng)水平無較大波動；3、 時間序列的變動或許呈現(xiàn)直線趨勢；4、 2008年四川地區(qū)錄用線全部按非延考計(jì)算；5、 數(shù)據(jù)不足，工商管理專業(yè)不在猜測范圍內(nèi)。四 符號說明Ytt年的信息存儲矩陣ytyt與yt-1之差t+1Yt+1與Yt之差的猜測值t+

6、1第t+1年的猜測值加權(quán)系數(shù)wi第t-i+1期的觀測值權(quán)數(shù)N權(quán)數(shù)個數(shù)n樣本個數(shù)wi調(diào)整后的第t-i+1期的觀測值k學(xué)習(xí)常數(shù)et+1第t+1期的猜測誤差X0給定的值2總體方差Sy2總體方差的無偏估量量Xi第i年五 模型的建立與求解5.1模型一的建立與求解注：華電科院各年錄用分?jǐn)?shù)線見附表5.1.1信息存儲矩陣設(shè)計(jì)設(shè)計(jì)高校錄用分?jǐn)?shù)線方法，建立差分指數(shù)平滑法數(shù)學(xué)模型。在猜測之前，進(jìn)行信息存儲矩陣設(shè)計(jì)。下面是設(shè)計(jì)的矩陣Yt=.其中t為年份，行指標(biāo)為各省同一專業(yè)的錄用線，列指標(biāo)是同一省份各個專業(yè)的錄用分?jǐn)?shù)線。5.1.2差分指數(shù)平滑法差分指數(shù)平滑法模型是從數(shù)據(jù)變換的額角度考慮，即先對數(shù)據(jù)作處理，使之適用于一

7、次指數(shù)平滑模型，之后再對輸出的結(jié)果作處理，使之恢復(fù)為原變量的形態(tài)，利用以下的計(jì)算公式：為差分符號，(1)式表示對序列作一階差分，構(gòu)成一個平穩(wěn)的新序列,(3)表示把經(jīng)過一階差分后的新序列的指數(shù)平滑猜測值與變量當(dāng)前的實(shí)際值迭加，作為變量下一期的猜測值。由于計(jì)算量較大，我們編寫了Matlab程序來計(jì)算t、t+1、t+1。為近一步說明指數(shù)平滑的實(shí)質(zhì)，把式(2)依次開放，有 ，(4)式表明Yt是全部歷史數(shù)據(jù)的加權(quán)平均，加權(quán)系數(shù)分別為,(1),(1)2明顯有(5)由于加權(quán)系數(shù)符合指數(shù)規(guī)律，又具有平滑數(shù)據(jù)功能，所以稱為指數(shù)平滑。5.1.3加權(quán)系數(shù)的選擇在進(jìn)行指數(shù)平滑時，加權(quán)系數(shù)選擇很重要,由式(4)和(5)

8、可以看出，的大小規(guī)定了在新猜測值中新數(shù)據(jù)和原猜測值所占的比重，值越大，新數(shù)據(jù)所占的比重就愈大，原猜測值所占的比重就愈小，反之亦然，若把式(4)改寫為(6)則從上式可以看出，新猜測值是依據(jù)猜測誤差對原猜測值進(jìn)行修正而得到的。的大小則體現(xiàn)了修正的幅度，值愈大，修正值幅度愈大，值愈小，修正幅度也愈小。若選取=0，則，即下期猜測值就等于本期猜測值，在猜測過程中不考慮任何新信息；若選取=1，即下期猜測值就等于本期實(shí)際值，完全不信任過去的信息。這種極端狀況很難做出正確的猜測。因此，值應(yīng)依據(jù)時間序列的具體性質(zhì)在01之間選擇。在本文中=0.5。初始值本文選擇2007年數(shù)據(jù)的實(shí)際值。下面是利用模型一所得出的20

9、08年到2013年的猜測值和實(shí)際值的對比圖圖一通過圖一可以看出，凡是歷年各專業(yè)均有招生的地區(qū)，猜測的結(jié)果較為全面而且精確。例如河北省、山西省等地。而某些年份沒有錄用的地區(qū)，或者只有少數(shù)專業(yè)錄用的地區(qū)，猜測的結(jié)果精確性稍有下降，有的甚至沒有猜測結(jié)果。例如內(nèi)蒙古、西藏等地。5.2模型二的建立與求解5.2.1自適應(yīng)過濾法的基本過程自適應(yīng)過濾法與移動平均法、指數(shù)平滑法一樣，也是以時間序列的歷史觀測值進(jìn)行某種加權(quán)平均來猜測的，它要查找一組“最佳”的權(quán)數(shù)，其方法是先用一組給定的權(quán)數(shù)來計(jì)算一個猜測值，然后計(jì)算猜測誤差，再依據(jù)猜測誤差調(diào)整權(quán)數(shù)以削減誤差。這樣反復(fù)進(jìn)行，直至找出一組“最佳”權(quán)數(shù)，使誤差削減到最低

10、限度。由于這種調(diào)整權(quán)數(shù)的過程與通訊工程中的傳輸噪聲過濾過程極為接近，故稱為自適應(yīng)過濾法。自適應(yīng)過濾法的基本公式式(7)中，為第t+1期的猜測值，wi為第t-i+1期的觀測值權(quán)數(shù)，yt-i+1為t-i+1期的觀測值，N為權(quán)數(shù)的個數(shù)。其調(diào)整權(quán)數(shù)的公式為式(8)中，i=1,2,N，t=N,N+1,n,n為序列數(shù)據(jù)個數(shù)，wi為調(diào)整前的第i個權(quán)數(shù)，wi為調(diào)整后的第i個權(quán)數(shù)，k為學(xué)習(xí)常數(shù)，ei+1為第t+1期的猜測誤差。式(8)表明：調(diào)整后的一組權(quán)數(shù)應(yīng)等于舊的一組權(quán)數(shù)加上誤差調(diào)整項(xiàng)，這個調(diào)整項(xiàng)包括猜測誤差、院觀測值和學(xué)習(xí)常數(shù)等三個因素。學(xué)習(xí)常數(shù)k的大小打算權(quán)數(shù)調(diào)整的速度。下面舉一個簡潔的例子來說明此法的全

11、過程。設(shè)有一個時間序列包括 10 個觀測值，如表 9 所示。試用自適應(yīng)濾波法，以兩個權(quán)數(shù)來求第 11 期的猜測值。表一某時間序列表時期 t12345678910觀測值 yt0.10.20.30.40.50.60.70.80.91.0本例中 N = 2 。取初始權(quán)數(shù) w1 = 0.5 ，w2 = 0.5 ，并設(shè) k = 0.9 。t 的取值由 N = 2開頭，當(dāng) t = 2 時：（1）按猜測公式（7），求第 t + 1 = 3 期的猜測值。yt +1 = y3 = w1 y2 + w2 y1 = 0.15（2）計(jì)算猜測誤差。et +1 = e3 = y3 y3 = 0.3 0.15 = 0.15

12、（3）依據(jù)式（8），歡迎下載w1 = w1 + 2ke3 y2 = 0.554223 1w' = w + 2ke y = 0.527（1）（3）結(jié)束，即完成了一次權(quán)數(shù)調(diào)整，然后 t 進(jìn) 1 再重復(fù)以前步驟。當(dāng) t = 3時：（1）利用所得到的權(quán)數(shù)，計(jì)算第 t + 1 = 4 期的猜測值。方法是，舍去最的一個觀測值 y1 ，增加一個新的觀測值 y3 。即''yt +1 = y 4 = w1 y3 + w2 y2 = 0.2716（2）計(jì)算猜測誤差et +1 = e4 = y4 y 4 = 0.13（3）調(diào)整權(quán)數(shù)1w' = 0.554 + 2 × 0.9

13、× 0.13 × 0.3 = 0.624w2' = 0.527 + 2 × 0.9 × 0.13 × 0.2 = 0.564這樣進(jìn)行到 t = 10 時''yt +1 = y11 = w1 y10 + w2 y9但由于沒有t=11的觀測值y11,因此 et +1 = e11 = y11 無法計(jì)算。這時，第一輪的調(diào)整就此結(jié)束。把現(xiàn)有的新權(quán)數(shù)作為初始權(quán)數(shù)，重新開頭 t = 2的過程。這樣反復(fù)進(jìn)行下去，到猜測誤差（指新一輪的猜測總誤差）沒有明顯改進(jìn)時，就認(rèn)為獲得了一個“最佳”權(quán)數(shù)，能實(shí)際用來猜測第11期的數(shù)值。在實(shí)際應(yīng)用中，權(quán)

14、數(shù)調(diào)整計(jì)算工作量可能很大，必需借助于計(jì)算機(jī)才能實(shí)現(xiàn)。下面試通過模型二猜測出的結(jié)果，由于猜測數(shù)據(jù)量大，在此給出幾組有代表性的地區(qū)的猜測結(jié)果。其他猜測結(jié)果附件中給出。(1) 河北省由于本校在河北省歷年均有招生，而且每年的分?jǐn)?shù)線相差不大，所以得出的結(jié)果相對精確。圖一是模型二猜測出2011年到2014年的猜測結(jié)果的比較。圖一(2) 北京市由于北京市每年的錄用分?jǐn)?shù)線相差較大，所以猜測結(jié)果的精確性有所降低。圖二是模型二猜測出2011年到2014年的猜測結(jié)果的比較。圖二 (3) 內(nèi)蒙古由于本校在內(nèi)蒙古2012年沒有招生，導(dǎo)致數(shù)據(jù)不足，無法猜測結(jié)果，測值僅有一年。圖三5.3 模型三的建立與求解5.3.1均差法

15、的具體過程高校歷年錄用線與省控線有具體分差，通過計(jì)算歷年的分差平均值，可以得出猜測年份的錄用線和提前給出的省控線的具體分差。依據(jù)得出的分差，考生可以在報(bào)考志愿的時候，得出自己想要的結(jié)果。5.3.2 具體公式(9) Y= yl yk 給出具體計(jì)算結(jié)果和建議：河北省2012年省控二本線509，華電科院最低錄用線514，依據(jù)式(9)得出分差為5。 河北省報(bào)考本?？忌?jǐn)?shù)線需超過本二線5分到10分。除西藏、青海、寧夏、等教育水平不高的地區(qū)，其他省份的考生在報(bào)考電氣專業(yè)和熱動專業(yè)的分?jǐn)?shù)需超出當(dāng)?shù)囟揪€10到20分。本校電氣專業(yè)和熱動專業(yè)為熱門專業(yè)，假如考生分?jǐn)?shù)較低，但是想報(bào)考以上專業(yè)，可以實(shí)行先報(bào)其他要

16、求較低專業(yè)，保證被學(xué)校錄用后，在大二轉(zhuǎn)專業(yè)到電氣和熱動。六 模型的評價與推廣填報(bào)志愿對于考生來說尤為重要，本文所建立的模型和得出的方法，對考生猜測學(xué)校各專業(yè)的錄用線有很大的參考價值和掛念。本文所建立的兩個模型，模型一可以將所給起始數(shù)據(jù)年份的下一年猜測出來。模型二由于運(yùn)用自適應(yīng)過濾法，N取4，所以，只能猜測出2014年以及前3年的結(jié)果。在猜測錄用分?jǐn)?shù)線的時候，兩種模型綜合運(yùn)用，可以得出最佳的猜測值。在寬敞考生和家長一起報(bào)考學(xué)校的時候，本文的方法行之有效。所以可將建立的模型進(jìn)行推廣。模型的優(yōu)點(diǎn)：(1) 本文建立的數(shù)學(xué)模型對于學(xué)校每年均招生的省份和地區(qū)，可以很好的猜測出下一年的錄用分?jǐn)?shù)線，猜測誤差均

17、保持在30分以內(nèi)。(2) 模型一操作簡潔，只需將目標(biāo)學(xué)校歷年的專業(yè)錄用線導(dǎo)入，即可猜測出結(jié)。(3) 模型二猜測的結(jié)果平穩(wěn)精確。模型的待改進(jìn)之處：(1) 本文建立的模型在缺少數(shù)據(jù)的省份和地區(qū)，無法猜測出結(jié)果。(2) 模型二只能猜測出猜測年以及前三的結(jié)果。七 建議通過觀看本文所建立的模型的計(jì)算結(jié)果，進(jìn)行分析，可以給出報(bào)考本校考生以下幾點(diǎn)建議。(1) 河北省報(bào)考本校考生分?jǐn)?shù)線需超過本二線5分到10分。(2) 除西藏、青海、寧夏、等教育水平不高的地區(qū)，其他省份的考生在報(bào)考電氣專業(yè)和熱動專業(yè)的分?jǐn)?shù)需超出當(dāng)?shù)囟揪€10到20分。(3) 本校電氣專業(yè)和熱動專業(yè)為熱門專業(yè)，假如考生分?jǐn)?shù)較低，但是想報(bào)考以上專業(yè)

18、，可以實(shí)行先報(bào)其他要求較低專業(yè)，保證被學(xué)校錄用后，在大二轉(zhuǎn)專業(yè)到電氣和熱動。八 參考文獻(xiàn) 1 王麗賢. 時間序列猜測技術(shù)爭辯D. 天津理工高校 2012 2 李志芬,張家權(quán). 平穩(wěn)時間序列法的分析和應(yīng)用J. 東北水利水電. 2001(03) 3 王長江. 指數(shù)平滑法中平滑系數(shù)的選擇爭辯J. 中北高校學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2006(06) 4 張雪琴. 關(guān)于“指數(shù)平滑法”的爭辯J. 內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)高校學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2006(04) 5 吉培榮,張玉文,簡作群. 優(yōu)選平滑系數(shù)的指數(shù)平滑法電量猜測系統(tǒng)J. 電網(wǎng)技術(shù). 1996(06) 6 張雪琴. 關(guān)于“指數(shù)平滑法”的爭辯J. 內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)高校學(xué)

19、報(bào)(自然科學(xué)版). 2006(04) 7 濮強(qiáng)國. 改進(jìn)自適應(yīng)過濾猜測技術(shù)及其應(yīng)用J. 蘇州城建環(huán)保學(xué)院學(xué)報(bào). 2001(03) 8 劉金偉. 高等數(shù)學(xué)課程教學(xué)改革與實(shí)踐探討J. 教育與職業(yè). 2007(18) 9 唐曉靜. 高考填報(bào)志愿的綜合決策模型J. 統(tǒng)計(jì)教育. 2010(03)10 唐曉靜. 高考填報(bào)志愿的綜合決策模型J. 統(tǒng)計(jì)教育. 2010(07)11 唐曉靜. 矩陣方程解的結(jié)構(gòu)J. 高等數(shù)學(xué)爭辯. 2006(03)12 王亞盛. 高考志愿網(wǎng)報(bào)系統(tǒng)性能優(yōu)化與志愿猜測分析D. 昆明理工高校 201113 史貞軍. 高考志愿決策支持系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)D. 北京交通高校 201014 毛競

20、飛,盛蘭芳,李金波. 高考成果群體差異性分析J. 現(xiàn)代教育管理. 2011(04)15 毛競飛. 高考命題中試題難度猜測方法探究J. 教育科學(xué). 2008(06)九 附錄Matlab程序代碼：模型一filenames='2007.xls''2008.xls''2009.xls''2010.xls''2011.xls''2012.xls''2013.xls'm=7;a=0.2;x,y=size(xlsread('2007.xls');j=1data_city=;for(

21、i=1:m) data(:,:,i)=xlsread(filenames(i,:)%將7個表的數(shù)賦給data三維數(shù)組end for i=2:3:y if(i>=y) break; end data1(:,j,:)=data(:,i,:) j=j+1; end%取出data表里的最低分?jǐn)?shù)組成新表data1 for(i=2:m) y1(:,:,i)=data1(:,:,i)-data1(:,:,i-1)endy2(:,:,2)= y1(:,:,2);for(i=2:m) y2(:,:,i+1)=a.*y1(:,:,i)+(1-a).*y2(:,:,i)endfor i=1:m y3(:,:,

22、i+1)=y2(:,:,i+1)+data1(:,:,i)end %c,d,k=size(data1(:,:,:);%for i=1:k % figure ;% subplot(2,1,1); % hold on; % plot(1:m,data_city(1,:,i),'r.-.'); % plot(1:m,data_city(i,:,2),'g.-');% plot(1:m,data_city(i,:,3),'b.-');% plot(1:m,data_city(i,:,4),'c.-');% xlabel('year

23、'); % ylabel('score');% legend('L分?jǐn)?shù)線','Lmax','Lmin','Laverage');% hold off% subplot(2,1,2);% hold on% plot(1:m,data_city(i,:,5),'r.-.'); % plot(1:m,data_city(i,:,6),'g.-');% plot(1:m,data_city(i,:,7),'b.-');% plot(1:m,data_city(i,:,

24、8),'c.-'); % legend('W分?jǐn)?shù)線','Wmax','Wmin','Waverage');% print(gcf,'-dpng',strcat(num2str(i),'.png');% hold off% close all% aver(i)=mean(data_city(i,:);% pause;%end模型二clcclearfilenames='2007.xls''2008.xls''2009.xls''20

25、10.xls''2011.xls''2012.xls''2013.xls'm=7;j=1;x,y=size(xlsread('2007.xls');data_city=;for i=1:m data(:,:,i)=xlsread(filenames(i,:);end for i=2:3:y if(i>y) break; end data1(:,j,:)=data(:,i,:); j=j+1; end a,b,c=size(data1(:,:,:); for i=1:b for p=1:c data2(:,p,i)=d

26、ata1(:,i,p); end end n=4; terr=1000; for h=1:31 for i=1:22 w=ones(1,n)/n; while abs(terr)>0.00001 terr=; for r=n+1:c yhat(i,r,h)=w(1)*data2(i,r-1,b)+w(2)*data2(i,r-2,b)+w(3)*data2(i,r-3,b)+w(4)*data2(i,r-4,b); % yhat(i,r,h)=w*data2(i,r-1:-1:r-n,h)' err=data2(i,r,h)-yhat(i,r,h); terr=terr,abs(

27、err); k=fun2(data2(i,:,b); w=w+2*k*err*data2(i,r-1:-1:r-n,b); end terr=max(terr); end yhat(i,c-2,h)=w(1)*data2(i,c-3,h)+w(2)*data2(i,c-4,h)+w(3)*data2(i,c-5,h)+w(4)*data2(i,c-6,h) yhat(i,c-1,h)=w(1)*data2(i,c-2,h)+w(2)*data2(i,c-3,h)+w(3)*data2(i,c-4,h)+w(4)*data2(i,c-5,h) yhat(i,c,h)=w(1)*data2(i,c

28、-1,h)+w(2)*data2(i,c-2,h)+w(3)*data2(i,c-3,h)+w(4)*data2(i,c-4,h) w, yhat(i,c+1,h)=w(1)*data2(i,c,h)+w(2)*data2(i,c-1,h)+w(3)*data2(i,c-2,h)+w(4)*data2(i,c-3,h) end end function k=fun(y) for(i=1:3) sum(i)=y(i)2+y(i+1)2+y(i)2+y(i+2)2+y(i+3)2+y(i+4)2; end k=1/max(sum);模型結(jié)果w = 0.2500 0.2500 0.2500 0.25

29、00yhat(:,:,1) = 0 0 0 0 418.4469 382.0833 417.5269 398.7835 0 0 0 0 450.0000 440.0000 435.0000 444.0000 0 0 0 0 454.5000 444.0000 435.0000 442.5000 0 0 0 0 451.2500 440.0000 433.2500 441.7500 0 0 0 0 449.7500 437.7500 432.7500 440.7500 0 0 0 0 449.0000 436.7500 430.2500 437.5000 0 0 0 0 454.2500 443

30、.7500 434.0000 440.0000 0 0 0 0 449.0000 436.2500 428.7500 436.0000 0 0 0 0 454.7500 440.0000 433.0000 441.7500 0 0 0 0 451.2500 440.2500 430.2500 437.7500 0 0 0 0 448.0000 435.7500 429.2500 438.2500 0 0 0 0 445.7500 433.2500 428.7500 441.5000 0 0 0 0 NaN NaN 426.5000 435.7500 0 0 0 0 449.7500 439.5

31、000 431.5000 439.5000 0 0 0 0 NaN NaN 433.0000 443.5000 0 0 0 0 448.5000 436.7500 427.0000 435.0000 0 0 0 0 448.5000 438.0000 429.5000 436.7500 0 0 0 0 NaN NaN 429.7500 437.7500 0 0 0 0 448.5000 437.5000 431.0000 439.2500 0 0 0 0 456.7500 454.7500 448.0000 NaN 0 0 0 0 461.7500 462.2500 456.5000 459.

32、2500 0 0 0 0 NaN NaN NaN NaNyhat(:,:,2) = 0 0 0 0 441.2500 432.5000 417.2500 413.7500 0 0 0 0 432.0000 423.5000 402.5000 404.0000 0 0 0 0 429.5000 419.7500 400.0000 400.5000 0 0 0 0 424.0000 NaN NaN NaN 0 0 0 0 423.0000 NaN NaN NaN 0 0 0 0 417.0000 407.5000 381.7500 384.7500 0 0 0 0 428.5000 417.250

33、0 390.7500 383.5000 0 0 0 0 425.5000 413.7500 383.0000 380.5000 0 0 0 0 423.0000 406.2500 374.7500 367.5000 0 0 0 0 418.0000 394.2500 363.2500 362.5000 0 0 0 0 417.5000 NaN NaN NaN 0 0 0 0 414.5000 NaN NaN NaN 0 0 0 0 411.5000 NaN NaN NaN 0 0 0 0 422.7500 404.5000 NaN NaN 0 0 0 0 417.2500 396.0000 361.5000 362.0000 0 0 0 0 426.2500 411.5000 378.5000 368.5000 0 0 0 0 410.2500 389.7500 371.7500 375.7500 0 0 0 0 417.0000 NaN NaN NaN 0 0 0 0 423.7500 404.2500 374.0000 36