数学建模实验六
数学建模实验报告
湖南城市学院数学与计算科学学院《数学建模》实验报告专业：学号：姓名：指导教师：成绩：年月日目录实验一 初等模型........................................................................ 错误！未定义书签。
实验二 优化模型........................................................................ 错误！未定义书签。
实验三 微分方程模型................................................................ 错误！未定义书签。
实验四 稳定性模型.................................................................... 错误！未定义书签。
实验五 差分方程模型................................................................ 错误！未定义书签。
实验六 离散模型........................................................................ 错误！未定义书签。
实验七 数据处理........................................................................ 错误！未定义书签。
实验八 回归分析模型................................................................ 错误！未定义书签。
实验一 初等模型实验目的：掌握数学建模的基本步骤，会用初等数学知识分析和解决实际问题。
实验内容：A 、B 两题选作一题，撰写实验报告，包括问题分析、模型假设、模型构建、模型求解和结果分析与解释五个步骤。
数学建模基础实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在让学生掌握数学建模的基本步骤，学会运用数学知识分析和解决实际问题。
通过本次实验，培养学生主动探索、努力进取的学风，增强学生的应用意识和创新能力，为今后从事科研工作打下初步的基础。
二、实验内容本次实验选取了一道实际问题进行建模与分析，具体如下：题目：某公司想用全行业的销售额作为自变量来预测公司的销售量。
表中给出了1977—1981年公司的销售额和行业销售额的分季度数据（单位：百万元）。
1. 数据准备：将数据整理成表格形式，并输入到计算机中。
2. 数据分析：观察数据分布情况，初步判断是否适合使用线性回归模型进行拟合。
3. 模型建立：利用统计软件（如MATLAB、SPSS等）进行线性回归分析，建立公司销售额对全行业的回归模型。
4. 模型检验：对模型进行检验，包括残差分析、DW检验等，以判断模型的拟合效果。
5. 结果分析：分析模型的拟合效果，并对公司销售量的预测进行评估。
三、实验步骤1. 数据准备将数据整理成表格形式，包括年份、季度、公司销售额和行业销售额。
将数据输入到计算机中，为后续分析做准备。
2. 数据分析观察数据分布情况，绘制散点图，初步判断是否适合使用线性回归模型进行拟合。
3. 模型建立利用统计软件进行线性回归分析，建立公司销售额对全行业的回归模型。
具体步骤如下：（1）选择合适的统计软件，如MATLAB。
（2）输入数据，进行数据预处理。
（3）编写线性回归分析程序，计算回归系数。
（4）输出回归系数、截距等参数。
4. 模型检验对模型进行检验，包括残差分析、DW检验等。
（1）残差分析：计算残差，绘制残差图，观察残差的分布情况。
（2）DW检验：计算DW值，判断随机误差项是否存在自相关性。
5. 结果分析分析模型的拟合效果，并对公司销售量的预测进行评估。
四、实验结果与分析1. 数据分析通过绘制散点图，观察数据分布情况，初步判断数据适合使用线性回归模型进行拟合。
2. 模型建立利用MATLAB进行线性回归分析，得到回归模型如下：公司销售额 = 0.9656 行业销售额 + 0.01143. 模型检验（1）残差分析：绘制残差图，观察残差的分布情况，发现残差基本呈随机分布，说明模型拟合效果较好。
数学建模课后作业第六章
数学建模课后作业第六章-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN第六章.数理统计实验6.2 基本实验1.区间估计解：（1）由点估计与参数估计未知参数和σ^2,可以求出均值与方差；由题目条件可以得出如下的R程序：> x<-c(1067,919,1196,785,1126,936,918,1156,920,948)> n<-length(x)> x.sd<-sd(x)> x.mean<-mean(x); x.mean[1] 997.1> x.var<-sum((x-x.mean)^2)/n; x.var[1] 15574.29即=997.1，σ^2=15574.29令大约95%的灯泡至少使用的时间为x小时，可以得出如下的等式：由标准正态分布表可以得出：Ф（）=0.05,可以得出=-1.645可以得出x=791.809小时。
（2）当使用时间至少为1000小时：查阅标准正态分布表可以得出对应的概率为1-Ф（）=1-Ф（）=1-Ф（0.02324）=1-0.5106=0.4894即由题可以得出使用时间在1000小时以上的概率为48.94%。
2.假设检验I解：对于自然状态下的男子血小板的数目可以假设服从于正态分布，由点估计与参数估计未知参数和σ^2,可以求出均值、均值区间与方差；x<-c(113,126,145,158,160,162,164,175,183,188,188,190,220,224,230,231,2 38,245,247,256)> n<-length(x)> x.sd<-sd(x)> x.mean<-mean(x); x.mean[1] 192.15> x.var<-sum((x-x.mean)^2)/n; x.var[1] 1694.728> tmp<-x.sd/sqrt(n)*qt(1-0.05/2,n-1)> a<-x.mean-tmp;a [1] 172.3827 > b<-x.mean+tmp;b [1] 211.9173可以得出均值为= 192.15，方差σ^2=1694.728；均值区间为（172.3827,211.9173）由此可以得出对于油漆工人而言正常男子血小板数为225单位，油漆工人明显低于正常的数量，则可以得知结论油漆作业对人体血小板数量有严重影响。
华南理工大学数学实验实验六
2 问题描述
2.1 问题描述 利用各种增量人脸识别算法：基于回归模型的增量人脸识别算法，最远子空 间增量分类算法、 最近最远子空间增量分类算法或其他快速算法，选择其中的一 种或几种算法，对给定的人脸数据库进行识别测试，得出识别正确率和（或）运 行时间。并与第 5 节不采用增量学习的算法进行比较，分析实验结果。在实验过 程中， 可以察看原始的人脸图片，哪些人脸识别错误？该算法有哪些优缺点？改 进方向是什么？如果有新的样本加入训练集合中，如何处理？ 当训练集的样本数较多时，如何处理？ (1) 传统的处理方法是，将新增加的训练样本和原来的训练样本放在一起， 重新训练模型，将会造成时间和存储空间的巨大开销，严重影响计算的效率。 (2) 这会使得训练数据库的样本不断增多 给定的数据库为： Yale_32x32 ， Yale_64x64 ， ORL_32 x32， ORL_64 x64， YaleB_32x32。例如 Yale_32x32.mat，包含两个变量，一个是 fea：165*1024，表 示该数据集含有 165 个人脸，每个人脸是 1024 维（32*32 的人脸数据，已经被 拉成了 1014 维的向量），一个是 gnd：165*1，代表这 165 个人脸的类别，分别 用 1，2，…，15 表示。
1 实验目的....................................................................................................................3 2 问题描述....................................................................................................................3 2.1 问题描述............................................................................................................. 3 2.2 问题背景............................................................................................................. 4 3 文献调研....................................................................................................................4 3.1 国内外研究现状................................................................................................. 5 3.2 常用人脸识别算法............................................................................................. 6 3.2.1 基于回归模型的人脸识别方法................................................................... 6 3.2.2 基于神经网络的人脸识别方法................................................................... 6 3.2.3 基于特征脸的人脸识别方法....................................................................... 7 3.3 利用增量学习改进的人脸识别......................................................................... 9 4 算法与编程..............................................................................................................10 4.1 编程流程........................................................................................................... 10 4.2 文件结构........................................................................................................... 12 4.3 编程细节........................................................................................................... 14 4.4 实现代码........................................................................................................... 15 5 实验结果..................................................................................................................27 5.1 命令行输出....................................................................................................... 27 5.2 结果分析........................................................................................................... 30 6 实验总结和实验感悟..............................................................................................33 6.1 实验总结........................................................................................................... 33 6.2 实验感悟........................................................................................................... 33 7 参考文献..................................................................................................................34 2
多项式回归数学建模实验报告
多项式回归数学建模实验报告一、引言多项式回归是一种常用的数学建模方法，它可以通过拟合多项式函数来描述不同变量之间的关系。
多项式回归在实际问题中广泛应用，例如经济学、生物学、工程学等领域。
本实验旨在通过对一组实验数据进行多项式回归分析，探索多项式回归在模型建立和预测中的应用。
二、数据收集与预处理在实验中，我们收集了一个关于汽车油耗与发动机排量之间关系的数据集。
数据集中包含了不同车型的汽车的油耗和发动机排量的数据。
为了进行多项式回归分析，我们首先对数据进行了预处理，包括数据清洗、去除异常值和缺失值处理等。
三、多项式回归模型建立在多项式回归分析中，我们可以选择不同次数的多项式函数来拟合数据。
在本实验中，我们选择了3次多项式函数来建立模型。
通过最小二乘法将多项式函数拟合到数据上，得到了模型的系数。
四、模型评估与优化为了评估多项式回归模型的拟合效果，我们计算了模型的均方误差（MSE）和决定系数（R-squared）。
通过观察这些指标的数值，我们可以评估模型的拟合效果，并根据需要进行模型优化。
五、模型预测与应用在模型建立和优化之后，我们可以使用多项式回归模型来进行预测和应用。
通过输入不同的发动机排量，我们可以预测相应的汽车油耗。
这对于汽车制造商和消费者来说都具有重要的实际意义，可以帮助他们做出更好的决策。
六、实验结果与讨论通过对实验数据的多项式回归分析，我们得到了一个拟合效果较好的模型。
模型的MSE较小，R-squared较大，说明模型对数据的拟合效果较好。
通过模型预测，我们可以得到不同发动机排量下的汽车油耗预测值，可以帮助汽车制造商和消费者做出更准确的预测和决策。
七、结论与展望本实验通过对多项式回归模型的建立和应用，探索了多项式回归在数学建模中的实际应用。
实验结果表明多项式回归模型在描述汽车油耗和发动机排量之间关系方面具有较好的效果。
未来的研究可以继续优化模型，探索更高次数的多项式函数或其他回归方法，以提高模型的精确度和预测能力。
数学建模实验报告
内江师范学院中学数学建模实验报告册编制数学建模组审定牟廉明专业：班级：级班学号：姓名：数学与信息科学学院2016年3月说明1.学生在做实验之前必须要准备实验，主要包括预习与本次实验相关的理论知识，熟练与本次实验相关的软件操作，收集整理相关的实验参考资料，要求学生在做实验时能带上充足的参考资料；若准备不充分，则学生不得参加本次实验，不得书写实验报告；2.要求学生要认真做实验，主要是指不得迟到、早退和旷课，在做实验过程中要严格遵守实验室规章制度，认真完成实验内容，极积主动地向实验教师提问等；若学生无故旷课，则本次实验成绩不合格；3.学生要认真工整地书写实验报告，实验报告的内容要紧扣实验的要求和目的，不得抄袭他人的实验报告；4.实验成绩评定分为优秀、合格、不合格，实验只是对学生的动手能力进行考核，跟据所做的的情况酌情给分。
根据实验准备、实验态度、实验报告的书写、实验报告的内容进行综合评定。
实验名称：数学规划模型（实验一）指导教师：实验时数： 4 实验设备：安装了VC++、mathematica、matlab的计算机实验日期：年月日实验地点：实验目的：掌握优化问题的建模思想和方法，熟悉优化问题的软件实现。
实验准备：1．在开始本实验之前，请回顾教科书的相关内容；2．需要一台准备安装Windows XP Professional操作系统和装有数学软件的计算机。
实验内容及要求原料钢管每根17米，客户需求4米50根，6米20根，8米15根，如何下料最节省？若客户增加需求：5米10根，由于采用不同切割模式太多，会增加生产和管理成本，规定切割模式不能超过3种，如何下料最节省？实验过程：摘要：生活中我们常常遇到对原材料进行加工、切割、裁剪的问题，将原材料加工成所需大小的过程,称为原料下料问题。
按工艺要求,确定下料方案,使用料最省,或利润最大是典型的优化问题。
以此次钢管下料问题我们采用数学中的线性规划模型.对模型进行了合理的理论证明和推导，然后借助于解决线性规划的专业软件Lingo 对题目所提供的数据进行计算从而得出最优解。
2013年下学期数学实验作业
数学实验与数学建模实验报告学院：专业班级：姓名：学号：完成时间：2014 年1 月6日实验一 图形的画法1. 做出下列函数的图像：（1）)2sin()(22--=x x x x y ，22≤≤-x （分别用plot 、fplot ） （2）22/9/251x y +=（用参数方程）(3) 在同一图形窗口中，画出四幅不同图形（用subplot 命令）：1cos()y x =，2sin(/2)y x pi =-，23cos()y x x pi =-，sin()4x y e =（]2,0[π∈x ）2 作出极坐标方程为)cos 1(2t r -=的曲线的图形.3 作出极坐标方程为10/t e r =的对数螺线的图形.4 绘制螺旋线⎪⎩⎪⎨⎧===t z t y t x ,sin 4,cos 4在区间［0，π4］上的图形.在上实验中，显示坐标轴名称。
5 作出函数22y x xye z ---=的图形.6 作出椭球面1194222=++z y x 的图形.(该曲面的参数方程为,cos ,sin sin 3,cos sin 2u z v u y v u x === (ππ20,0≤≤≤≤v u ).)7 作双叶双曲面13.14.15.1222222-=-+z y x 的图形.(曲面的参数方程是,csc 3.1,sin cot 4.1,cos cot 5.1u z v u y v u x ===其中参数πππ<<-≤<v u ,20时对应双叶双曲面的一叶, 参数πππ<<-<≤-v u ,02时对应双叶双曲面的另一叶.)8 作出圆环v z u v y u v x sin 7,sin )cos 38(,cos )cos 38(=+=+=,(πππ22/,2/30≤≤≤≤v u )的图形.9 作出球面22222=++z y x 和柱面1)1(22=+-y x 相交的图形.10 作出锥面222z y x =+和柱面1)1(22=+-y x 相交的图形.11用动画演示由曲线],0[,sin π∈=z z y 绕z 轴旋转产生旋转曲面的过程. （该曲线绕z 轴旋转所得旋转曲面的方程为,sin 222z y x =+ 其参数方程为])2,0[],,0[(,,sin sin ,cos sin ππ∈∈===u z z z u z y u z x ） 12. 画出变上限函数⎰xdt t t 02sin 及其导函数的图形.13.迪卡尔曲线)03(13,1333222=-++=+=axy y x tat y t at x 14.蔓叶线)(1,1322322x a x y tat y t at x -=+=+= 15.摆线)cos 1(),sin (t b y t t a x -=-=16.内摆线（星形线）)(sin ,cos 32323233a y x t a y t a x =+==17.圆的渐伸线（渐开线))cos (sin ),sin (cos t t t a y t t t a x -=+=18.空间螺线ct z t b y t a x ===,sin ,cos 19.阿基米德线0,≥=r a r ϕ。
(完整word版)数学建模实训报告
目录实训项目一线性规划问题及lingo软件求解 (1)实训项目二lingo中集合的应用…………………………………………。
7实训项目三lingo中派生集合的应用 (9)实训项目四微分方程的数值解法一 (13)实训项目五微分方程的数值解法二……………………………………。
.15实训项目六数据点的插值与拟合 (17)综合实训作品 (18)每次实训课必须带上此本子，以便教师检查预习情况和记录实验原始数据。
实验时必须遵守实验规则.用正确的理论指导实践袁必须人人亲自动手实验，但反对盲目乱动,更不能无故损坏仪器设备。
这是一份重要的不可多得的自我学习资料袁它将记录着你在大学生涯中的学习和学习成果.请你保留下来，若干年后再翻阅仍将感到十分新鲜，记忆犹新.它将推动你在人生奋斗的道路上永往直前！项目一：线性规划问题及lingo软件求解一、实训课程名称数学建模实训二、实训项目名称线性规划问题及lingo软件求解三、实验目的和要求了解线性规划的基本知识，熟悉应用LINGO解决线性规划问题的一般方法四：实验内容和原理内容一：某医院负责人每日至少需要下列数量的护士班次时间最少护士数1 6:00—10:00 602 10：00—14:00 703 14：00—18:00 604 18：00—22:00 505 22:00—02:00 206 02：00—06:00 30每班的护士在值班的开始时向病房报道,连续工作8个小时,医院领导为满足每班所需要的护士数,最少需要多少护士。
内容二：内容三五：主要仪器及耗材计算机与Windows2000/XP系统;LINGO软件六：操作办法与实训步骤内容一：考虑班次的时间安排，是从6时开始第一班，而第一班最少需要护士数为60，故x1>=60 ，又每班护士连续工作八个小时，以此类推，可以看出每个班次的护士可以为下一个班次工作四小时，据此可以建立如下线性规划模型：程序编程过程：min=x1+x2+x3+x4+x5+x6；x1〉=60;x1+x2〉=70；x2+x3>=60；x3+x4〉=50；x4+x5〉=20;x5+x6〉=30；编程结果：Global optimal solution found.Objective value：150.0000 Infeasibilities: 0。
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数学建模实验六一、上机用Lindo 软件解决货机装运问题。
某架货机有三个货仓：前仓、中仓、后仓。
三个货舱所能装载的货物的最大重量和体积都有限，如表所示，并且，为了保持飞机的平衡，货舱中实际装载货物的重量必须与其最大容许重量成正比例三个货舱装载货物的最大容许重量和体积四类装运货物的信息应如何安排装运，使该货机本次飞行获利最大？ 解答过程： 模型建立：决策变量：用x ij 表示第i 种货物装入第j 个货舱的重量（吨），货舱j=1、2、3分别表示前仓、中仓、后仓。
决策目标是最大化总利润，即Max Z=3100（x11+x12+x13）+3800（x21+x22+x23）+3500（x31+x32+x33）+2850（x41+x42+x43） 约束条件为：1） 共装载的四种货物的总重量约束，即 x11+x12+x13<=18 x21+x22+x23<=15 x31+x32+x33<=23 x41+x42+x43<=122)三个货舱的重量限制，即 x11+x21+x31+x41<=10 x12+x22+x32+x42<=16 x13+x23+x33+x43<=83）三个货舱的空间限制，即480x11+650x21+580x31+390x41<=6800 480x12+650x22+580x32+390x42<=8700 480x13+650x23+580x33+390x43<=53004）三个货舱装入重量的平衡约束，即84333231316423222121041312111x x x x x x x x x x x x +++=+++=+++模型求解将以上模型输入LINDO求解程序如下：max3100x11+3100x12+3100x13+3800x21+3800x22+3800x23+3500x31+3500x32+3500x33+2850x4 1+2850x42+2850x43stx11+x12+x13<=18x21+x22+x23<=15x31+x32+x33<=23x41+x42+x43<=12x11+x21+x31+x41<=10x12+x22+x32+x42<=16x13+x23+x33+x43<=8480x11+650x21+580x31+390x41<=6800480x12+650x22+580x32+390x42<=8700480x13+650x23+580x33+390x43<=53008x11+8x21+8x31+8x41-5x12-5x22-5x32-5x42=0x12+x22+x32+x42-2x13-2x23-2x33-2x43=0end得到结果如下：LP OPTIMUM FOUND AT STEP 7OBJECTIVE FUNCTION V ALUE1) 121515.8VARIABLE V ALUE REDUCED COSTX11 0.000000 400.000000X12 0.000000 57.894737X13 0.000000 400.000000X21 10.000000 0.000000X22 0.000000 239.473679X23 5.000000 0.000000X31 0.000000 0.000000X32 12.947369 0.000000X33 3.000000 0.000000X41 0.000000 650.000000X42 3.052632 0.000000X43 0.000000 650.000000ROW SLACK OR SURPLUS DUAL PRICES2) 18.000000 0.0000003) 0.000000 300.0000004) 7.052631 0.0000005) 8.947369 0.0000006) 0.000000 0.0000007) 0.000000 5453.2895518) 0.000000 0.0000009) 300.000000 0.00000010) 0.000000 3.42105311) 310.000000 0.00000012) 0.000000 437.50000013) 0.000000 -1750.000000NO. ITERATIONS= 7RANGES IN WHICH THE BASIS IS UNCHANGED:OBJ COEFFICIENT RANGESV ARIABLE CURRENT ALLOWABLE ALLOWABLECOEF INCREASE DECREASE X11 3100.000000 400.000000 INFINITYX12 3100.000000 57.894844 INFINITYX13 3100.000000 400.000000 INFINITYX21 3800.000000 INFINITY 0.000000X22 3800.000000 239.473801 INFINITYX23 3800.000000 0.000000 239.473801X31 3500.000000 0.000000 INFINITYX32 3500.000000 2656.730713 122.222427X33 3500.000000 239.473801 0.000000X41 2850.000000 650.000000 INFINITYX42 2850.000000 650.000000 110.000221X43 2850.000000 650.000000 INFINITYRIGHTHAND SIDE RANGESROW CURRENT ALLOWABLE ALLOWABLERHS INCREASE DECREASE2 18.000000 INFINITY 18.0000003 15.000000 3.000000 5.0000004 23.000000 INFINITY 7.0526315 12.000000 INFINITY 8.9473696 10.000000 INFINITY 0.0000007 16.000000 0.000000 1.0000008 8.000000 INFINITY 0.0000009 6800.000000 INFINITY 300.00000010 8700.000000 580.000000 1700.00000011 5300.000000 INFINITY 310.00000012 0.000000 0.000000 24.00000013 0.000000 6.000000 0.000000结果分析：结果显示最优解为：货物2装入前仓10吨，装入后仓5吨；货物3装入中仓12.947369吨，装入后仓3吨；货物4装入中仓3吨。
最大利润约为121515.8元。
二、某储蓄所每天的营业时间是上午9:00到下午5:00.根据经验，每天不同的时间段所需要的服务员数量如下：储蓄所可以雇佣全时和半时两类服务员。
全时服务员每天的报酬为100元，从上午9点到下午5点工做，但中午12点到下午2点之间必须安排1小时的午餐时间。
储蓄所每天可以雇佣不超过3名的半时服务员，每个半时服务员必须连续工作4小时，报酬40元。
问该储蓄所应如何雇佣全时和半时两类服务员？如果不能雇佣半时服务员，每天至少增加多少费用？如果雇佣半时服务员的数量没有限制每天可以减少多少费用。
解答过程：模型建立决策变量：全时工作者中以12:00~1:00为休息时间的人数为x1，以1:00~2：00为休息时间的人数为x2；半时工作者中从9点，10点，11点，12点，1点开始工作的人数分别为y1,y2,y3,y4,y5决策目标是：使储蓄所付出的工资最小化Min Z=100(x1+x2)+40(y1+y2+y3+y4+y5)约束条件：x1+x2+y1>=4x1+x2+y1+y2>=3x1+x2+y1+y2+y3>=4x2+y1+y2+y3+y4>=6x1+y2+y3+y4+y5>=5x1+x2+y3+y4+y5>=6x1+x2+y4+y5>=8x1+x2+y5>=8y1+y2+y3+y4+y5<=3x1、x2、y1、y2、y3、y4、y5>=0,且均为整数模型求解用LINDO软件来作，其程序如下Min 100x1+100x2+40y1+40y2+40y3+40y4+40y5s.t.x1+x2+y1>=4x1+x2+y1+y2>=3x1+x2+y1+y2+y3>=4x2+y1+y2+y3+y4>=6x1+y2+y3+y4+y5>=5x1+x2+y3+y4+y5>=6x1+x2+y4+y5>=8x1+x2+y5>=8y1+y2+y3+y4+y5<=3end其结果如下所示：LP OPTIMUM FOUND AT STEP 8OBJECTIVE FUNCTION V ALUE1) 770.0000VARIABLE V ALUE REDUCED COSTX1 2.000000 0.000000X2 4.500000 0.000000Y1 0.000000 50.000000Y2 0.000000 0.000000Y3 0.000000 0.000000Y4 1.500000 0.000000Y5 1.500000 0.000000得出结果是：x1=2,x2=5,y1=0,y2=0,y3=0,y4=2,y5=1最小费用为：820元如果不能雇佣半时服务员，则最优解为x1=5,x2=6;费用z=1100元，增加了280元如果雇佣半时服务员没有限制，则最优解为x1=0,x2=0,y1=6,y2=0,y3=0,y4=0,y5=8;费用z=280元，减少了540元。