2013高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题
高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目（四套ABCD）
高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目（四套ABCD）当我第一遍读一本好书的时候，我仿佛觉得找到了一个朋友;当我再一次读这本书的时候，仿佛又和老朋友重逢。
我们要把读书当作一种乐趣，并自觉把读书和学习结合起来，做到博览、精思、熟读，更好地指导自己的学习，让自己不断成长。
让我们一起到店铺一起学习吧!2017年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目A题 CT系统参数标定及成像CT(Computed T omography)可以在不破坏样品的情况下，利用样品对射线能量的吸收特性对生物组织和工程材料的样品进行断层成像，由此获取样品内部的结构信息。
一种典型的二维CT系统如图1所示，平行入射的X射线垂直于探测器平面，每个探测器单元看成一个接收点，且等距排列。
X射线的发射器和探测器相对位置固定不变，整个发射-接收系统绕某固定的旋转中心逆时针旋转180次。
对每一个X射线方向，在具有512个等距单元的探测器上测量经位置固定不动的二维待检测介质吸收衰减后的射线能量，并经过增益等处理后得到180组接收信息。
CT系统安装时往往存在误差，从而影响成像质量，因此需要对安装好的CT系统进行参数标定，即借助于已知结构的样品(称为模板)标定CT系统的参数，并据此对未知结构的样品进行成像。
请建立相应的数学模型和算法，解决以下问题：(1) 在正方形托盘上放置两个均匀固体介质组成的标定模板，模板的几何信息如图2所示，相应的数据文件见附件1，其中每一点的数值反映了该点的吸收强度，这里称为“吸收率”。
对应于该模板的接收信息见附件2。
请根据这一模板及其接收信息，确定CT系统旋转中心在正方形托盘中的位置、探测器单元之间的距离以及该CT系统使用的X射线的180个方向。
(2) 附件3是利用上述CT系统得到的某未知介质的接收信息。
利用(1)中得到的标定参数，确定该未知介质在正方形托盘中的位置、几何形状和吸收率等信息。
另外，请具体给出图3所给的10个位置处的吸收率，相应的数据文件见附件4。
全国大学生数学建模竞赛历年赛题
全国大学生数学建模竞
赛历年赛题
Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT
全国大学生数学建模竞赛历年赛题
2009：AB
CD
2010：A储油罐的变位识别与罐容表标定
B2010年上海世博会影响力的定量评估
C输油管的布置
D对学生宿舍设计方案的评价
2011:A城市表层土壤重金属污染分析
B交巡警服务平台的设置与调度
C企业退休职工养老金制度的改革
D天然肠衣搭配问题
2012:A葡萄酒的评价
B太阳能小屋的设计
C脑卒中发病环境因素分析及干预
D机器人避障问题
2013:A车道被占用对城市道路通行能力的影响
B碎纸片的拼接复原
C古塔的变形
D公共自行车服务系统
2014:A嫦娥三号软着陆轨道设计与控制策略B创意平板折叠桌
C生猪养殖场的经营管理
D储药柜的设计
2015:A太阳影子定位
B“互联网+”时代的出租车资源配置
C月上柳梢头
D众筹筑屋规划方案设计。
2013高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目
2014高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目（请先阅读“全国大学生数学建模竞赛论文格式规范”）D题储药柜的设计储药柜的结构类似于书橱，通常由若干个横向隔板和竖向隔板将储药柜分割成若干个储药槽(如图1所示)。
为保证药品分拣的准确率，防止发药错误，一个储药槽内只能摆放同一种药品。
药品在储药槽中的排列方式如图2所示。
药品从后端放入，从前端取出。
一个实际储药柜中药品的摆放情况如图3所示。
为保证药品在储药槽内顺利出入，要求药盒与两侧竖向隔板之间、与上下两层横向隔板之间应留2mm的间隙，同时还要求药盒在储药槽内推送过程中不会出现并排重叠、侧翻或水平旋转。
在忽略横向和竖向隔板厚度的情况下，建立数学模型，给出下面几个问题的解决方案。
1.药房内的盒装药品种类繁多，药盒尺寸规格差异较大，附件1中给出了一些药盒的规格。
请利用附件1的数据，给出竖向隔板间距类型最少的储药柜设计方案，包括类型的数量和每种类型所对应的药盒规格。
2. 药盒与两侧竖向隔板之间的间隙超出2mm的部分可视为宽度冗余。
增加竖向隔板的间距类型数量可以有效地减少宽度冗余，但会增加储药柜的加工成本，同时降低了储药槽的适应能力。
设计时希望总宽度冗余尽可能小，同时也希望间距的类型数量尽可能少。
仍利用附件1的数据，给出合理的竖向隔板间距类型的数量以及每种类型对应的药品编号。
3.考虑补药的便利性，储药柜的宽度不超过2.5m、高度不超过2m，传送装置占用的高度为0.5m，即储药柜的最大允许有效高度为1.5m。
药盒与两层横向隔板之间的间隙超出2mm的部分可视为高度冗余，平面冗余＝高度冗余×宽度冗余。
在问题2计算结果的基础上，确定储药柜横向隔板间距的类型数量，使得储药柜的总平面冗余量尽可能地小，且横向隔板间距的类型数量也尽可能地少。
4. 附件2给出了每一种药品编号对应的最大日需求量。
在储药槽的长度为1.5m、每天仅集中补药一次的情况下，请计算每一种药品需要的储药槽个数。
2013全国数学建模竞赛题目A-B
2013高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目（请先阅读“全国大学生数学建模竞赛论文格式规范”）A题车道被占用对城市道路通行能力的影响车道被占用是指因交通事故、路边停车、占道施工等因素，导致车道或道路横断面通行能力在单位时间内降低的现象。
由于城市道路具有交通流密度大、连续性强等特点，一条车道被占用，也可能降低路段所有车道的通行能力，即使时间短，也可能引起车辆排队，出现交通阻塞。
如处理不当，甚至出现区域性拥堵。
车道被占用的情况种类繁多、复杂，正确估算车道被占用对城市道路通行能力的影响程度，将为交通管理部门正确引导车辆行驶、审批占道施工、设计道路渠化方案、设置路边停车位和设置非港湾式公交车站等提供理论依据。
视频1（附件1）和视频2（附件2）中的两个交通事故处于同一路段的同一横断面，且完全占用两条车道。
请研究以下问题：1.根据视频1（附件1），描述视频中交通事故发生至撤离期间,事故所处横断面实际通行能力的变化过程。
2.根据问题1所得结论，结合视频2（附件2），分析说明同一横断面交通事故所占车道不同对该横断面实际通行能力影响的差异。
3.构建数学模型，分析视频1（附件1）中交通事故所影响的路段车辆排队长度与事故横断面实际通行能力、事故持续时间、路段上游车流量间的关系。
4.假如视频1（附件1）中的交通事故所处横断面距离上游路口变为140米，路段下游方向需求不变，路段上游车流量为1500pcu/h,事故发生时车辆初始排队长度为零，且事故持续不撤离。
请估算，从事故发生开始，经过多长时间，车辆排队长度将到达上游路口。
附件1：视频1附件2：视频2附件3：视频1中交通事故位置示意图附件4：上游路口交通组织方案图附件5：上游路口信号配时方案图注：只考虑四轮及以上机动车、电瓶车的交通流量，且换算成标准车当量数。
附件3视频1中交通事故位置示意图附件4附件5上游路口信号配时方案本题附件1、2的数据量较大，请竞赛开始后从竞赛合作网站“中国大学生在线”网站下载：试题专题页面：/service/jianmo/index.shtml试题下载地址：/service/jianmo/sxjmtmhb/2013/0525/969401.shtml2013高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目（请先阅读“全国大学生数学建模竞赛论文格式规范”）B题碎纸片的拼接复原破碎文件的拼接在司法物证复原、历史文献修复以及军事情报获取等领域都有着重要的应用。
2013高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题
2013高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题2013高教社杯全国大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》。
我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式与队外的任何人研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的，如果引用别人的成果或其他公开的资料，必须按照规定的面的车辆数。
实际通行车流量的采集与处理视频1中出现车辆多种多样，要统计车流量数据，需先统一车流标准，把视频中出现的车辆进行折算，以小轿车做为标准，对各个型号车辆进行折算[2]，折算系数如表1所示。
表1 车辆折算系数附件中出现汽车小轿车中型车大客车车辆折算系数在事故发生前，道路的通行能力足以应对上游车流量，当发生事故时，事故点上游共有10辆小轿车与5辆大客车，车流量为20pcu。
之后一分钟(16:42:32-16:43:32)，上游又有车流量21pcu，但只通过了21pcu，说明造成了交通拥堵和排队情况。
“附件5”可知，相位时间为30s，红灯时间为30s，即60s为一个周期，进行统计时间周期也为60s，不会造成因交通灯引起的误差。
实际通行流量是指折算后通过事故横断面的车流，上游车流量是指折算后从各个路口驶入事故横断面的车流。
对附件1中事故横断面处的车流量进行统计，得出实际通行车流量情况，并统计横断面上游的车流量，在统计过程中发现视频并不是完全连续的，例如在16:49:40时出现了突变，直接到16:50:04，跳跃间隔为24s，但于堵车情况较重，可以根据车流量守恒原则和车辆追踪，统计出通过横断面处的车流量及上游车流量。
但16:56:04等时间，跳跃时间较长，近2分钟，无法精确统计，如表2处“空缺”所示。
在17:00:07到17:01:20时视频发生跳变，在此期间事故车辆驶离道路，之后为事故恢复时间。
为了描述事故发生开始到车辆离开车道全程的实际通行能力变化情况，将视频中空缺数据通过灰色预测(程序见附录)进行填补，结果如表2所示。
高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目
高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目高教社杯全国大学生数学建模竞赛已经成为了我国大学生数学建模领域一项极具影响力的赛事之一。
作为一项旨在提高大学生数学建模能力和创新能力的比赛，其题目的设计非常关键。
从2009年开始，高教社杯全国大学生数学建模竞赛就引入了“数学、建模和计算机”三个方面相结合来设置竞赛题目，旨在充分体现创新性、实际性和时代性。
每年的竞赛题目独具特色，既注重基础，又注重应用，给参赛选手提供了一个广泛展示科技创新成果的舞台，极大地推动了我国大学生数学建模水平的提升。
以下是近几年高教社杯全国大学生数学建模竞赛的题目：2019年：多元时空数据的融合与应用该题目要求选手用数据分析和模型建模技术进行多元时空数据融合，制作出能应用于数据分析、可视化和预测等领域的模型。
该题目考验选手的计算机应用能力和数据处理能力。
2018年：海洋环境与生态建设该题目需要选手从海洋生态、环境污染、资源利用、气候变化等方面出发，结合数学模型和计算机技术，探究关键问题。
选手要能积极运用大数据技术，分析丰富的海洋数据，并针对不同海洋问题给出行之有效的数学和计算模型。
2017年：共享单车智能管理与优化该题目以共享单车为研究对象，要求选手分析共享单车智能管理的效能，探究如何在现有的单车停放、调度、维修等方面研究出更优的管理模式，实现精准的数量分配和智能的管理系统。
以上三个题目从不同的角度出发，分别涉及了数据分析、海洋环境、共享单车等多个领域。
它们都融合了计算机技术和数学建模思想，是一道技术与创新相结合的精彩之作。
总体而言，高教社杯全国大学生数学建模竞赛的题目设计体现了需求实际、具有挑战性和创新性等特点，能够有效地提高大学生的数学建模和创新能力。
同时，它也为推进我国大学生数学建模水平的提升做出了重大贡献。
相信未来会有更多具有前瞻性和实践性的竞赛题目出现，让更多大学生通过数学建模实现梦想。
国赛数学建模c题
数学建模C题是一个具有挑战性的问题，需要我们运用数学知识和技能来解决。
下面我将尝试用600字回答该问题：问题：假设你是一个城市的规划者，你希望通过优化城市交通流量来提高城市的运行效率。
你得到了以下数据：每个交叉口的交通流量、交叉口的形状、周围建筑物的分布、道路的宽度和限制速度等。
请设计一个数学模型来预测未来的交通流量，并根据模型优化城市的交通规划。
首先，我们需要收集和分析数据，以便了解城市的交通状况和建筑物的分布情况。
在收集数据时，我们需要注意数据的准确性和可靠性，因为这些数据将直接影响我们的模型的准确性和可靠性。
接下来，我们需要使用统计方法对数据进行处理和分析，以便找出影响交通流量的关键因素。
我们可以考虑使用线性回归模型来预测未来的交通流量。
该模型通过使用过去的数据和当前的数据来预测未来的流量，并通过使用最小二乘法等统计方法来调整模型参数以最小化预测误差。
然而，线性回归模型可能无法捕捉到城市交通流量中存在的非线性关系和异常值，因此我们可以考虑使用支持向量机、神经网络等机器学习模型来进行预测。
除了预测交通流量外，我们还需要考虑如何优化城市的交通规划。
我们可以通过调整交叉口的形状、道路的宽度和限制速度等参数来优化交通流量。
我们可以使用优化算法（如遗传算法、粒子群算法等）来寻找最优解，以实现城市交通流量的最大化或最小化。
在优化城市交通规划时，我们需要考虑许多因素，如道路的安全性、居民的出行便利性、环境的保护等。
因此，我们可能需要使用多目标优化算法来同时考虑多个目标，以实现最优的交通规划方案。
此外，我们还可以通过与其他城市规划者和研究人员合作，不断优化我们的模型和算法，以适应城市交通流量的变化。
综上所述，要解决该问题，我们需要收集和分析数据、选择合适的预测模型和优化算法、综合考虑多种因素和不断优化我们的模型和算法。
只有通过不断地尝试和改进，我们才能更好地满足城市规划和发展的需求。
2013年“高教杯”全国大学生数学建模大赛【山东赛区】答辩名单
100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140
题号 A A A A A A B B A C C C D D D D B B B A A B B B A A A A B B B B B B B D B A A A A A A A A B B B B
队号 001A021 001A008 001A010 001A015 045A005 045A012 045B006 045B005 038A08 018C006 018C008 018C15 018D009 018D010 018D017 018D007 018B003 018B004 018B002 019A014 019A007 019B006 019B009 019B004 002A81 002A87 002A74 002A03 002B01 002B39 002B36 002B80 002B14 002A86 002B15 037D01 078B014 022A63 004A016 020A07 020A05 020A40 020A28 020A09 029A10 029B19 029B11 029B17 005B013
B A A A A A B B A C B A A A A A A A D C C C C C C A B B D C A A B B B B A A A B B
010B23 009A007 009A006 009A017 009A043 009A075 009B083 009B060 023A19 094C010 094B006 024A34 013A011 013A067 013A013 013A066 013A006 014A13 060D005 051C009 051C007 051C008 003C006 039C018 050C002 027A31 027B28 027B34 043D2 031C002 011A19 011A26 011B02 011B22 011B37 011B23 017A013 017A070 017A060 017B027 017B029
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承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： C我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学校（请填写完整的全名）：参赛队员(打印并签名) ：1. 劉華疆2.3.指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：日期： 2013 年 8 月 29 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：有害物质存储地点选取和运输修路摘要本文对重金属汞、铅、砷在A,B,C,D四个地方分布，从中选出重金属含量最少的两地。
首先，对问题一，我们按照各地重金属含量与四个地方空间坐标分布，明显看出各点分布较为集中。
筛选出权重较高的影响M变质的数据，以及对M影响较重、中等等数据进行筛选，后进行整理，选出有效数据进行分析讨论，后做出合理猜想并进行验证结果。
其次，对问题二，重金属汞、铅、砷含量所对应的所有坐标与A,B,C,D四个地方在matlab中做出与之相关联的回归曲线。
分析各点与曲线分布关系，猜想出重金属含量最少的两地，并做出合理论证。
最后再进一步推论，用筛选出对M影响的权重数据，做出回归曲线，最终判断出猜想的两地为最优的两地。
最后，对问题三，运输修路要经过一条线段与一个半圆的一条路径，应画出相应的几何图形，给出多个方案，判断最短路径。
关键词：回归曲线筛选数据避障路径解析几何 matlab 权重散点图一．问题重述1.1背景资料与条件某公司要在A、B、C、D四个地方选择2个地方用于物质M的储存，该物质M受分布在当地汞、铅、砷含量的影响比较显著，选出2个相对较优的地方储存物质M，使得四个地方所含重金属浓度最少。
最后选出的2个地方修路来运输物资，且在这2个地方正中间有土石障碍物，并给出一个更佳合理的修路方案。
1.2需要解决的问题：1.2．1．问题一针对该公司对四个地方所含重金属含量的权重，以及所给四个地方地理位置和各重金属含量的分布坐标，提出自己所设的方案。
在方案设计时，考虑到数据种类多的原因，应筛选出有用的数据来进行分析并做出合理猜想。
1.2.2 问题二我们需要选出合理的方案并充分利用筛选出的重金属权重坐标数据，据此，我们要使得权重数据离四个地方坐标值最近的有效得理方案。
1．2.3问题三在考虑到运输修路的实际问题中，两地选出最佳路径，使得费用最少来设计出一条合理有效的最佳方案（不允许打隧道）。
二．问题分析问题的重要性分析通过分析统计数据，做散点图，拟合出汞（G）、铅（Q）、砷（S）的含量坐标与的A、B、C、D周围地方曲线，就能解决此问题，问题的思路分析2.1. 认真阅读题目，从已知A、B、C、D周围地方的汞（G）、铅（Q）、砷（S）的含量，以及他们的空间坐标位置数据（x，y）,在文本中整理相关数据放在矩阵中，再用Matlab软件中以影响物的权重数据筛选最重要的数据，进行合理分析，并把筛选出来的数据归为对M变质（BZ）、较重(JZ)、中等（ZD）、较轻（JQ）（可忽略对M的影响）所对应的地点（空间坐标值）。
最后根据权重的大小，筛选出最为有效变质数据。
2．2在A,B,C,D空间坐标（Q，T）与汞（G）、铅（Q）、砷（S）的含量数据所对应的坐标值（x,y）中，先总体用回归曲线画出这两者的散点图，分析出在A、B、C、D四个地方与回归曲线的位置关系，判断出离曲线最远的两个位置点。
再对M变质（BZ）、较重(JZ)、中等（ZD）数据做进一步判断，最后选出出对于物质M影响较小的2个地方位置。
2.3.认真分析第二题的运输修路问题，给出多种方案，并从中选出有效合理最佳方案三、问题假设1假设A、B、C、D周围地方的汞、铅、砷三种物质不发生化学反应（质量不变）；2假设A,B,C,D四地与汞、铅、砷三种物质的位置不发生变化；3假设汞、铅、砷三种物质对M影响较轻可忽略不计。
4假设在修路同时没有安全隐患（物质汞、铅、砷等有害物质对人体没有影响以及在法律允许的范围内）5假设修路所设计的方案所用材料完全一样。
五、模型的建立及求解问题一从汞、铅、砷对该物质的影响的表与已知A、B、C、D周围地方的汞、铅、砷的含量以及他们的空间坐标位置表中整理出相关数据。
用Excel表格与文本文档整理数据如下：Q=[160 460 550 800 ];T=[495 120 650 800];x=[500 500 900 622 560 550 753 600 900 100 460 100 200 391 80 200 150 450 150 390 490 510 500 ];y=[600 700 350 601 720 561 381 710 50 900 130 550 550 200 470 450 401 221 560 100 81 115 190];G=[0.12 0.201 1.652 1.3 0.68 0.051 1.87 0.505 0.112 0.874 6.775 1.22 0.35 0.108 0.12 2.01 0.03 0.2 0.58 0.338 1.16 1.802 0.13];Q=[0.58 6.88 6.551 2.475 5.36 3.335 7.005 1.15 3.254 6.301 17.354 0.98 1.58 1.32 6.65 2.877 3.874 2.64 2.68 0.98 6.65 3.425 4.024];S=[0.022 0.045 0.008 0.002 0.039 0.009 0.005 0.087 0.02 0.009 1.252 0.054 0.036 0.068 0.088 0.101 0.009 0.03 0.006 0.007 0.0587 0.101 0.0469];再用matlab从各点重金属含量中筛选出适合表1的数据，最终如下所示:1：汞（G）、铅（Q）、砷（S）的含量数据影响M变质的地点：BZ =7 11 11 11 16 16 22【Q,T】=（753,381），（460,130），（200,450），（510,115）2: 汞（G）、铅（Q）、砷（S）的含量数据影响M较重的地点：JZ =Columns 1 through 152 23 345 5678 89 1010 12Columns 16 through 3012 14 15 15 16 17 18 19 19 21 21 21 2222 23Column 31232: 汞（G）、铅（Q）、砷（S）的含量数据影响M中等的地点：>> ZD=sort(result)ZD =Columns 1 through 151 12 4 5 8 9 9 13 13 13 14 14 15 18Columns 16 through 1818 20 23问题二1.猜想一：用matlab画出表2中汞（G）、铅（Q）、砷（S）的含量数据影响的地点与A,B,C,D四点散点图，发现回归曲线与A,B地点较近，则猜想C,D为最优点猜想二：再用matlab画出筛选占权重较大的变质数据与四点坐标回归曲线，不难看出A,B点最接近回归曲线，则更加猜测C,D为最优点问题三方案1猜想一：具有圆形限定区域的最短路径是由两部分组成的：一部分是平面上的自然最短路径（即直线段），另一部分是限定区域的部分边界，这两部分是相切的，互相连接的。
（即问题分析中的拉绳子拉到最紧时的状况）平面中有A（a，0）和B（-a，0）两点，中间有一个半圆形的障碍物，证明从A到B的ACB最路径为|AcB|。
||方案2|caod|=2*（a+40）+pi*100*1/2方案3|+|=aCBoD(+502*)()2^2^90六．模型的评价与推广建立因变量与自变量（x1，、、、xi）间的回归模型（经验公式）可以很好的找出各点坐标的走势和各点的关系。
对建模数据多的，有联系，可以画出关于该模型的相关回归曲线，并能推测出未知的数据值。
七．参考文献[1]袁新生邵大宏郁时炼.《LINGO和EXCEL在数学建模中的应用》第一版.2007 科学出版社.2008.1[2] /view/2981bc3d376baf1ffc4fad56.html[3] 韩中庚陆宜清周素静.《数学建模实用教程》第一版.2012高等教育出版社.2012.3[4]尤承业，解析几何，北京，北京大学出版社，2004[5]周培德，计算几何—算法与设计，北京清华大学出版社，2005九、附录>> plot(Q,T,'*',x,y,'+')>> Q=[160 460 550 800 ];T=[495 120 650 800];x=[500 500 900 622 560 550 753 600 900 100 460 100 200 391 80 200 150 450 150 390 490 510 500 ]; y=[600 700 350 601 720 561 381 710 50 900 130 550 550 200 470 450 401 221 560 100 81 115 190]; plot(Q,T,'*',x,y,'+')>>筛选 变质G=[0.12 0.201 1.652 1.3 0.68 0.051 1.87 0.505 0.112 0.874 6.775 1.22 0.35 0.108 0.12 2.01 0.03 0.2 0.58 0.338 1.16 1.802 0.13];Q=[0.58 6.88 6.551 2.475 5.36 3.335 7.005 1.15 3.254 6.301 17.354 0.98 1.58 1.32 6.65 2.877 3.874 2.64 2.68 0.98 6.65 3.425 4.024];S=[0.022 0.045 0.008 0.002 0.039 0.009 0.005 0.087 0.02 0.009 1.252 0.054 0.036 0.068 0.088 0.101 0.009 0.03 0.006 0.007 0.0587 0.101 0.0469];g=find(G(1,:)>2)q=find(Q(1,:)>7)s=find(S(1,:)>0.1)result=[g,q,s]g =11 16q =7 11s =11 16 22result =11 16 7 11 11 16 22>> BZ=sort(result)BZ =7 11 11 11 16 16 22>>较重g=find(G(1,:)<=2&G(1,:)>0.5)q=find(Q(1,:)<=7&Q(1,:)>2.5)s=find(S(1,:)<=0.1&S(1,:)>0.04)result=[g,q,s];g =3 4 5 7 8 10 12 19 21 22q =2 3 5 6 9 10 15 16 17 18 19 21 22 23s =2 8 12 14 15 21 23>> JZ=sort(result)JZ =Columns 1 through 152 23 345 5678 89 10 10 12Columns 16 through 3012 14 15 15 16 17 18 19 19 21 21 21 22 22 23Column 3123中等g=find(G(1,:)<=0.5&G(1,:)>0.1)q=find(Q(1,:)<=2.5&Q(1,:)>1.1)s=find(S(1,:)<=0.04&S(1,:)>0.01)result=[g,q,s];g =1 2 9 13 14 15 18 20 23q =4 8 13 14s =1 5 9 13 18>> ZD=sort(result)ZD =Columns 1 through 151 12 4 5 8 9 9 13 13 13 14 14 15 18Columns 16 through 1818 20 23>>各点对四地的距离Q=[160 460 550 800 ];T=[495 120 650 800];x=[500 500 900 622 560 550 753 600 900 100 460 100 200 391 80 200 150 450 150 390 490 510 500]';X=[ones(23,1) x];Y=[600 700 350 601 720 561 381 710 50 900 130 550 550 200 470 450 401 221 560 100 81 115 190]';[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X);b,bint,statsrcoplot(r,rint)z=b(1)+b(2)*x;figure, plot(x,Y,'k+',x,z,'r',Q,T,'*')b =550.2731-0.3048bint =332.9366 767.6096-0.7425 0.1329stats =1.0e+004 *0.0000 0.0002 0.0000 5.6438较严重地对各地的影响Q=[160 460 550 800 ];T=[495 120 650 800];x1=[ 753 460 200 510]'; X=[ones(4,1) x1];Y=[ 381 130 450 115]';[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X);b,bint,statsrcoplot(r,rint)z=b(1)+b(2)*x;figure, plot(x,Y,'k+',x,z,'r',Q,T,'*')b =337.4030-0.1423bint =1.0e+003 *-0.8370 1.5119-0.0024 0.0021stats =1.0e+004 *0.0000 0.0000 0.0001 4.2610>>>>变质点7、11、16、22指标值分别为（753,381），（946,130），（200,450），（510，115）同理较重Q=[160 460 550 800 ];T=[495 120 650 800];x=[500 900 560 600 80 150 490 510 500]';X=[ones(9,1) x];Y=[700 350 720 710 470 560 81 115 190]';[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X);b,bint,statsrcoplot(r,rint)z=b(1)+b(2)*x;figure, plot(x,Y,'k+',x,z,'r',Q,T,'*')b =481.7511-0.1025bint =-22.7665 986.2688-1.0573 0.8523stats =1.0e+004 *0.0000 0.0000 0.0001 7.6276。