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文档简介

1、计算方法C(2014-2015-2)【不同拟合曲线的比较】实验报告学号:*姓名:*8课程教师:戴克俭 教学班级:无实验三 不同拟合曲线的比较实验目的:掌握曲线拟合和最小二乘法的思想,比较不同拟合曲线的精度。实验题目:下表给出了我国19491984年间的一些人口数据,分别按下述方案求最小二乘拟合函数及其偏差平方和Q,求1969年人口并预测2000年的人口数。年份x人口数y(亿)年份x人口数y(亿)年份x人口数y(亿)19495.416719616.585919749.085919505.519619626.729719759.242019525.742819636.917219769.37171

2、9535.879619657.253819779.497419556.146519667.454219799.754219566.282819677.636819809.870519576.465319687.8534198210.154119586.599419708.2992198310.249519596.720919718.5229198410.347519606.620719728.7177方案I 拟合函数取如下形式的三次多项式方案II 用离散正交多项式求三次拟合多项式方案III 用离散正交多项式求四次拟合多项式方案IV 拟合函数为如下形式的函数算法流程图如下:i、方案1开始在命令行

3、分别输入x,y的取值Polyfit(x,y,3)调用matlab已经封装好的求多项式系数的函数求出系数列出拟合函数P(X)求误差Q和1969,2000的人数结束ii、方案2开始在命令行分别输入x,y的取值建立求3次拟合多项式的M文件,运行该文件求出系数列出拟合函数P(X)求误差Q和1969,2000的人数结束iii、方案3开始在命令行分别输入x,y的取值建立求4次拟合多项式的M文件,运行该文件求出系数列出拟合函数P(X)求误差Q和1969,2000的人数结束iv、方案4开始在命令行分别输入sin(*X/10),y的取值编写nafit函数,在命令行输入nafit(x,y,3)求出多项式的系数列出

4、拟合函数P(X)求误差Q和1969,2000的人数结束编写C程序求出sin(*X/10)的值将结果存放到text.txt文件中源程序清单如下:i、方案1图1:求3次多项式图2:求偏差ii、方案2图3:求3次多项式iii、方案3图4:求4次多项式iv、方案4图5:求sin(*X/10)图6:nafit函数M文件图7:命令行输入运算结果如下:、方案1P(X)=745181.85611415-1135.160413656X+0.576328328X2-0.000097520X3P(1969)= 11.4973750142380600亿P(2000)=14.3408021503128110亿图8 拟合

5、曲线:蓝色线表示拟合曲线P(X),红色线表示真实数据 误差很大、方案2P(X)=732370.3125-1115.615844727X+0.566389024X2-0.000095836X3P(1969)= 4.1277828774182126亿P(2000)= 6.7190460005076602亿图9 拟合曲线:蓝色线表示拟合曲线P(X),红色线表示真实数据 误差很大、方案3P(X)=30212.5+320.9404296875X-0.5357236862X2+0.0002799341X3-0.000000048X4P(1969)= 627.7665998683078200亿P(2000)

6、= 671.4145749998278900亿图10 拟合曲线:蓝色线表示拟合曲线P(X),红色线表示真实数据 蓝色线的数值全是上百亿 与实际严重不符 误差巨大、方案4P(X)=0.2414+7.7753sin(*X/10)P(1969)= 2.6441006951177228亿P(2000)= 0.2413990828363674亿图11 拟合曲线:蓝色线表示拟合曲线P(X), 整体看该曲线具有和sin近似的周期性质,与实际数据不是很符合。结论如下:由上面的四种方案求出的拟合函数的图像与实际数据曲线比较,或是从Q大小来看,会发现这4种方法或多或少都会出现相应的误差。就误差大小来看:方案一的结果普遍比实际数据高个1倍多,按常理来说,由matlab软件封装好的求多项式系数的函数polyfit的结果不应有错,可是在本实验中,预测人数和实际人数竟然会不符,可能是软件安装的有错,此方案应该可行;方案二的结果要低个3倍多,此方案不是很对;方案三比实际数据高出几百倍,显然不对,此方案不应采纳,方案四的数据具有周期性,区域内具有最大值和最小值,二者和人口在逐年增长的事实不

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