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基于MATLAB的大坝安全分析建模方法原文代码-模型代码 图形 结果.rar
《基于MATLAB的大坝安全分析建模方法》原文 代码
这是我的本科毕业论文 今天刚答辩完
为了感谢MATLAB论坛对我的帮助
我发在这里供大家参考
压缩包所含文件:
Figure15.jpg
《基于MATLAB的大坝安全分析建模方法》原文 代码
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Figure15.jpg

代码片段和文件信息
%1-24622463-4443 时间序列
clear; %清除变量
clc;
[Ydate]=xlsread(‘Y18j.xls‘);
%p=sum(y)/length(y); %预处理
%td=std(y); %标准偏差
%for i=1:length(y)
% y(i)=(y(i)-p)/td;
%end
T=datenum(date);
y=Y(1:2462);
t=T(1:2462);
y2=Y(2463:4443);
t2=T(2463:4443);
th=ivar(y8);%最优辅助变量法建模
a=th2arx(th);%转换模型参数
data1=predict(yth);% 对1-2462数据进行预测
data2=predict(Y(2463:4443)th);% 对2463:4443数据进行预测
e =pe(yth);%计算预测误差
%plot
scrsz = get(0‘ScreenSize‘);
figure(‘Position‘[1 scrsz(4)/2 scrsz(3) scrsz(4)/2.5]) %[left bottom width height]
plot(ty ‘k‘‘linewidth‘2)
hold on
plot( tdata1{11}‘:r‘‘linewidth‘1)%画图比较
legend(‘原始‘‘拟合‘)
datetick(‘x‘‘YYYY‘);
set(gca‘YTick‘-10:1.5:5‘fontsize‘13);
ylabel(‘位移(mm)‘) %坐标标签
title(‘18坝段正下径向时间位移实测与拟合曲线‘) %题目
%误差
Q=0;
U=0;
Syy=0;
L=length(y);
for i=1:L
Q=Q+(y(i)-data1{11}(i))^2; %剩余(残差)平方和
U=U+(data1{11}(i)-mean(y))^2;
Syy=Syy+(y(i)-mean(y))^2;
end
S=sqrt(Q/(L-10)); %剩余标准差
R=sqrt(U/(U+Q)); %复相关系数
RMSE=sqrt(Q/L);
error=y-data1{11}; %残差
scrsz = get(0‘ScreenSize‘);
figure(‘Position‘[1 scrsz(4)/2 scrsz(3) scrsz(4)/3]) %[left bottom width height]
plot(terror‘k‘‘linewidth‘2);
legend(‘残差‘);
datetick(‘x‘‘YYYY‘);
set(gca‘YTick‘-2:0.5:2‘FontSize‘13);
%legend(‘18坝段正下径向‘) %曲线的‘外号’
%xlabel(‘年份‘)
ylabel(‘位移(mm)‘) %坐标标签
title(‘位移实测-拟合值残差曲线‘‘FontSize‘16) %题目
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%plot
scrsz = get(0‘ScreenSize‘);
figure(‘Position‘[1 scrsz(4)/2 scrsz(3) scrsz(4)/2.5]) %[left bottom width height]
plot(t2y2 ‘k‘‘linewidth‘2)
hold on
plot( t2data2{11}‘:r‘‘linewidth‘1)%画图比较
legend(‘原始‘‘预测‘)
datetick(‘x‘‘YYYY‘);
set(gca‘YTick‘-10:1.5:5‘fontsize‘13);
ylabel(‘位移(mm)‘) %坐标标签
title(‘18坝段正下径向时间位移实测与拟合曲线‘) %题目
%误差
Q2=0;
U2=0;
Syy2=0;
L2=length(y2);
for i=1:L2
Q2=Q2+(y2(i)-data2{11}(i))^2; %剩余(残差)平方和
U2=U2+(data2{11}(i)-mean(y2))^2;
Syy2=Syy2+(y2(i)-mean(y2))^2;
end
S2=sqrt(Q2/(L2-10)); %剩余标准差
R2=sqrt(U2/(U2+Q2)); %复相关系数
RMSE2=sqrt(Q2/L2);
error2=y2-data2{11}; %残差
scrsz = get(0‘ScreenSize‘);
figure(‘Position‘[1 scrsz(4)/2 scrsz(3) scrsz(4)/3]) %[left bottom width height]
plot(t2error2‘k‘‘linewidth‘2);
legend(‘残差‘);
datetick(‘x‘‘YYYY‘);
set(gca‘YTick‘-2:0.5:2‘FontSize‘16);
%legend(‘18坝段正下径向‘) %曲线的‘外号’
%xlabel(‘年份‘)
ylabel(‘位移(mm)‘) %坐标标签
title(‘位移实测-拟合值残差曲线‘‘FontSize‘16) %题目
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
文件 1008 2009-05-19 00:09 模型代码+图形+结果\时间序列模型\(matlab在时间序列分析中的应用).asv
文件 2866 2009-05-23 15:21 模型代码+图形+结果\时间序列模型\(matlab在时间序列分析中的应用)3.asv
文件 2866 2009-05-23 15:24 模型代码+图形+结果\时间序列模型\(matlab在时间序列分析中的应用)3.m
文件 107704 2009-05-23 14:58 模型代码+图形+结果\时间序列模型\1-2462.JPG
文件 62842 2009-05-23 14:59 模型代码+图形+结果\时间序列模型\1-2462e.JPG
文件 55631 2009-05-23 14:59 模型代码+图形+结果\时间序列模型\2463-4443.JPG
文件 51282 2009-05-23 14:59 模型代码+图形+结果\时间序列模型\2463-e.JPG
文件 51360 2009-05-23 14:00 模型代码+图形+结果\时间序列模型\acf.jpg
文件 209328 2009-05-23 14:43 模型代码+图形+结果\时间序列模型\AIC+BIC.jpg
文件 36657 2009-05-23 14:01 模型代码+图形+结果\时间序列模型\pacf.jpg
文件 40448 2009-05-23 15:20 模型代码+图形+结果\时间序列模型\tsa.doc
文件 210432 2009-05-17 19:43 模型代码+图形+结果\时间序列模型\Y18j.xls
文件 956 2009-05-18 20:19 模型代码+图形+结果\时间序列模型\基于MATLAB的AR模型参数估计.asv
文件 1037 2009-05-23 15:21 模型代码+图形+结果\时间序列模型\基于MATLAB的AR模型参数估计2.asv
文件 1037 2009-05-23 15:24 模型代码+图形+结果\时间序列模型\基于MATLAB的AR模型参数估计2.m
文件 347 2009-05-22 09:35 模型代码+图形+结果\时间序列模型\拖尾截尾时间序列.asv
文件 416 2009-05-23 15:21 模型代码+图形+结果\时间序列模型\拖尾截尾时间序列1.asv
文件 416 2009-05-23 15:24 模型代码+图形+结果\时间序列模型\拖尾截尾时间序列1.m
文件 171394 2009-05-23 14:43 模型代码+图形+结果\时间序列模型\方差+FIE.jpg
文件 160138 2009-05-23 21:21 模型代码+图形+结果\神经网络模型\1.jpg
文件 112750 2009-05-23 21:21 模型代码+图形+结果\神经网络模型\1e.jpg
文件 96580 2009-05-23 21:21 模型代码+图形+结果\神经网络模型\2.jpg
文件 73350 2009-05-23 21:21 模型代码+图形+结果\神经网络模型\2e.jpg
文件 172564 2009-05-23 21:22 模型代码+图形+结果\神经网络模型\3.jpg
文件 4004 2009-05-23 21:12 模型代码+图形+结果\神经网络模型\3.m
文件 107773 2009-05-23 21:22 模型代码+图形+结果\神经网络模型\3e.jpg
文件 125243 2009-05-06 16:56 模型代码+图形+结果\神经网络模型\all.csv
文件 46432 2009-05-23 19:03 模型代码+图形+结果\神经网络模型\bp.jpg
文件 4180 2009-05-23 20:57 模型代码+图形+结果\神经网络模型\bp神经网络.asv
文件 4180 2009-05-23 20:57 模型代码+图形+结果\神经网络模型\bp神经网络.m
............此处省略45个文件信息
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