用MATLAB进行趋势面分析

浅谈MATLAB在煤田地质勘探中的应用

；
｝／ｈ、＾ ‘ ／
一一．
、
…
。、
，－
４
…
一
一
一
一
，
…
’
一。。Fra bibliotek。一
一
势分析结果为源物质来源于勘探区西南水流方向自西南向东北，２０，（：２４．剩０６４１４－３）余图分析结果显示在勘探区中偏东北方为沉积区。这与实际相符。【］包惠明，２胡长顺．溶地面塌陷神经网络预测［．岩Ｊ工程地质学报，］ ③判别分析：在煤层对比等方面，判别分析可以作为一种研究手段。２０，ｏ３：９ — ０．０２ｌ（）２９３４在煤田地质方面多以应用二类判别分析为主，０类判别分析程【武健强，编带一Ｉ－３】余勤．神经网络技术在地面沉降区划中的应用研究【．Ｊ江］序的参数：数据矩阵Ａ；数据矩阵Ｂ；内协方差矩阵Ｃ，量个数苏地质，０３３：７ — ７．组变２０（）１１１４ｎＦｓｅ分离变量Ｉ马氏距离Ｄ；；ｉｒｈ；判别函数系数ｅ判别值Ｙ。计算；０
科技论坛
・９・８
浅谈ＭＡＬＢ在煤田地质勘探中的应用ＴＡ
王明娟
（山西中新小梁沟煤业有限责任公司，山西大同０７０）３０２摘要：结合煤田地质勘探的具体实践，曲线拟合与线性回归分析、势面分析、从趋判别分析和图形的绘制等方面进行了分析和比较。应用Ｍａａｔｂ软件进行对各种地质资料的处理，ｌ方便快捷，大大提高了数据分析和图件绘制的速度和精度。随着Ｍｔｂ技术的发展，ａｌａ其在

用Matlab进行MK趋势分析与突变检验

% M-K 趋势检定clear, close all,clc % clear:清变数 close all:清图面 clc:清画面% define and assign the full file path using "file open" dialog[filename filepath]=uigetfile('data1.xls');full_filepath=[filepath filename];[X,TXTX,RAWX]=xlsread(full_filepath,1); % 数据全部读入,数据缺失不影响结果x=X(:,1); % x 时间 <nx1>y=X(:,2); % y 数据 <nx1>% 计算 Sn=size(y,1); % 数据个数S=0;for i=1:n-1S = S + sum(sign(y(i+1:n) - y(i))); % S 计算式end% 计算 VarSVarS=n*(n-1)*(2*n+5)/18;%计算 Zif S>0Z=(S-1)/sqrt(VarS);elseZ=(S+1)/sqrt(VarS);end% 计算 Zabsalpha1=0.05; % 信度 95% 的显著水平alpha2=0.01; % 信度 99% 的显著水平PZ1=norminv(1-alpha1/2,0,1);PZ2=norminv(1-alpha2/2,0,1);H=0; % 虚无假设Zabs=abs(Z);if Zabs >= PZ1H=1;elseH=0;endP_value=2*(1-normcdf(abs(Z),0,1)); % 若 P_value 比 alpha1 小,则否定虚无假设% 计算倾斜度ndash=n*(n -1)/2; % 对称矩阵上半部slope1= zeros( ndash, 1 ); % 起始归零m=0;for k = 1:n-1,for j = k+1:n,m=m+1;slope1(m) = ( y(j) - y(k) ) / (x(j) - x(k) ) ;% 分母非 (j-k) end;end;slope= median( slope1 ); % 中位数% 历线绘图yd=max(y)-min(y);figureplot(x,y,'b-o','linewidth',1.5);axis([min(x),max(x),min(y)-0.2*yd,max(y)+0.2*yd]); % 全距外扩 20% xlabel('时间','FontName','TimesNewRoman','FontSize',12);ylabel('数据','FontName','TimesNewRoman','Fontsize',12);title('数据历线图') %添加标题grid onoutput='数据历线图';saveas(gcf, output, 'jpg')% M-K 突变检定Sk=zeros(size(y)); % 起始归零UFk=zeros(size(y)); % 起始归零s1=0;for i=2:nfor j=1:iif y(i)>y(j)s1=s1+1;elses1=s1+0;end;end;Sk(i)=s1;E=i*(i-1)/4; % 均值Var=i*(i-1)*(2*i+5)/72; % 方差UFk(i)=(Sk(i)-E)/sqrt(Var);end;% 起始归零y2=zeros(size(y));Sk2=zeros(size(y));UBk=zeros(size(y));s2=0;for i=1:ny2(i)=y(n-i+1); % 逆序end;for i=2:nfor j=1:iif y2(i)>y2(j)s2=s2+1;elses2=s2+0;end;end;Sk2(i)=s2;E=i*(i-1)/4; % Sk2(i)的均值Var=i*(i-1)*(2*i+5)/72; % Sk2(i)的方差UBk(i)=-(Sk2(i)-E)/sqrt(Var);end;UBk2=zeros(size(y));for i=1:nUBk2(i)=UBk(n-i+1); % 逆序end;% 线性回归x1=x-x(1)+1; % x1 可为非连续时间序列,有缺失数据无所谓 x1< nx1 >,非 x1=[1:n]' r=corrcoef(x1,y) % 相关系数R2=r(1,2)^2C=polyfit(x1,y,1) % C(1):一次项系数 C(2):常数项系数% 画 UFk,UBk M-K统计量曲线图dFB=max(max(UFk)-min(UFk),max(UBk2)-min(UBk2));dFB1=min(min(UFk),min(UBk2))-0.2*dFB; % 全距外扩 20%dFB2=max(max(UFk),max(UBk2))+0.2*dFB;if dFB1>-PZ2dFB1=-5;endif dFB2<PZ2dFB2=5;endfigureplot(x,UFk,'r-','linewidth',1.5);hold onplot(x,UBk2,'b-','linewidth',1.5);plot(x ,PZ1*ones(n,1),'k-','linewidth',2);plot(x ,PZ2*ones(n,1),'g-','linewidth',2);axis([min(x),max(x),dFB1,dFB2]);legend('UF统计量','UB统计量','0.05显著水平','0.01显著水平'); xlabel('时间','FontName','TimesNewRoman','FontSize',12);ylabel('UFk UBk 统计量','FontName','TimesNewRoman','Fontsize',12); title('M-K 统计量曲线图') % 添加标题plot(x,0*ones(n,1),'k-.','linewidth',2) ;plot(x,-PZ1*ones(n,1),'k-','linewidth',2);plot(x,-PZ2*ones(n,1),'g-','linewidth',2);grid on % 画出主格网hold offoutput='M-K 统计量曲线图';saveas(gcf, output, 'jpg')[filename filepath]=uigetfile('test.xls');full_filepath=[filepath filename];xlswrite(full_filepath,x,'Sheet1','A1');xlswrite(full_filepath,UFk,'Sheet1','B1');xlswrite(full_filepath,UBk2,'Sheet1','C1');。

如何运用Matlab进行数据分析和建模

如何运用Matlab进行数据分析和建模第一章：Matlab数据分析的基础知识1.1 Matlab的介绍Matlab是一种用于数学计算、算法开发和数据可视化的高级技术计算环境。

它可以帮助分析师快速处理和分析大量的数据，并提供了各种分析和建模工具。

1.2 数据导入和处理在进行数据分析之前，首先需要将数据导入到Matlab中，并进行必要的预处理。

可以使用内置的函数来读取和处理各种格式的数据文件，如csv、xls等。

此外，Matlab还提供了丰富的数据处理函数，可以进行数据清洗、缺失值处理、数据转换等操作。

第二章：数据分析的常用技术2.1 描述性统计分析描述性统计分析是一种对数据进行描绘和总结的方法。

Matlab 提供了各种用于计算均值、标准差、中位数、众数等统计量的函数，并支持数据可视化工具，如直方图、箱线图等，用于展示数据的分布和特征。

2.2 数据可视化数据可视化是一种将数据以图形方式展示的方法，有助于更好地理解和分析数据。

Matlab提供了丰富的绘图函数，如scatter plot、bar plot、line plot等，可以根据数据类型和目的选择合适的图形进行绘制，并进行美化和注解，使得图形更加具有可读性和传达性。

第三章：数据建模的基本步骤3.1 数据准备和选择变量在进行数据建模之前，需要对数据进行准备和选择相关变量。

数据准备包括数据清洗、变量转换、特征选择等步骤。

Matlab提供了一系列的数据处理函数和工具箱，如数据清洗工具箱、特征选择工具箱等，可以帮助用户轻松进行数据准备。

3.2 模型选择和建立模型选择是根据问题的需求和数据的特征选择合适的模型。

Matlab提供了多种经典的机器学习和统计建模算法，如线性回归、决策树、支持向量机等，并包含了丰富的函数和工具箱，可用于模型选择和建立。

用户可以根据需要进行参数设置和优化，从而得到最优的模型。

3.3 模型评估和优化模型评估是对建立的模型进行测试和评估的过程。

使用MATLAB进行数据预测和预测

使用MATLAB进行数据预测和预测引言:数据预测和预测在许多领域中都具有重要的应用价值。

它们可以帮助我们预测未来的发展趋势，做出合理的决策，并在经营和决策中提供有力的支持。

在这一过程中，MATLAB作为一种功能强大的编程语言和数据分析工具，为我们提供了一个强大的工具箱，可以进行数据预测和预测。

数据预处理:在开始数据预测和预测之前，我们首先需要对数据进行预处理。

预处理包括数据清洗、数据归一化、特征选择等步骤。

通过这些步骤，我们可以提高数据的质量，减少噪声的影响，并使数据更适合于预测模型的建立。

数据清洗是指删除或修复数据中的错误值、缺失值和异常值。

在MATLAB中，我们可以使用一些函数和工具箱来处理这些问题。

例如，我们可以使用`isnan`函数来检测缺失值，并使用`fillmissing`函数来填充缺失值。

对于异常值，我们可以使用一些统计方法，如3σ原则或箱线图来识别和处理。

数据归一化是将不同尺度的数据映射到统一的尺度上。

这是因为不同尺度的数据可能对预测模型的训练和预测产生不利影响。

在MATLAB中，有许多方法可以实现数据归一化，如MinMax归一化、Z-score归一化等。

我们可以使用`mapminmax`函数来实现MinMax归一化，并使用`zscore`函数来实现Z-score归一化。

特征选择是从原始数据中选择最相关的特征，以降低数据维度并提高预测模型的准确性。

在MATLAB中，我们可以使用一些算法和函数来实现特征选择。

例如，我们可以使用`fsrnca`函数（基于相关系数的特征选择）或`sequentialfs`函数（基于逐步搜索的特征选择）来选择最佳特征子集。

在完成数据预处理后，我们可以使用各种算法和方法进行数据预测。

在MATLAB中，有许多经典的预测算法和函数可供选择。

以下是几个常用的预测方法。

1. 线性回归:线性回归是一种基本的预测方法，它使用线性模型来建立输入变量和输出变量之间的关系。

如何有效地利用Matlab技术进行数据分析

如何有效地利用Matlab技术进行数据分析引言：在当今社会，数据分析已经成为各行各业中不可或缺的重要环节。

而Matlab作为一种功能强大、易于使用的数据分析工具，在许多科学研究和工程应用中得到了广泛的应用。

本文将介绍如何有效地利用Matlab技术进行数据分析，以帮助读者更好地应用Matlab进行科研和工程实践。

一、数据预处理数据预处理是数据分析的第一步，它主要包括数据清洗、数据转换和数据集成等过程。

在Matlab中，可以使用各种函数和工具箱来完成数据预处理任务。

例如，利用Matlab的importdata函数可以方便地导入各种常见的数据格式，如文本文件、Excel文件等。

然后使用Matlab的数据处理函数，如filter函数、interp1函数等，对数据进行滤波、插值等操作。

此外，Matlab还提供了强大的工具箱，如统计工具箱、信号处理工具箱等，可以帮助用户更高效地进行数据预处理。

二、数据可视化数据可视化是数据分析的重要环节，它可以帮助用户更直观地理解数据的特征和规律。

在Matlab中，有多种绘图函数可供选择，如plot函数、bar函数、hist函数等。

用户可以根据具体需求选择不同的绘图函数来展示数据。

此外，Matlab还提供了丰富的绘图工具，如图形编辑器、绘图工具箱等，可以帮助用户更灵活地进行数据可视化操作。

通过合理运用数据可视化技术，用户可以更清晰地看到数据中的趋势、异常和规律，从而提高数据分析的准确性和可信度。

三、数据分析与建模数据分析与建模是Matlab的核心功能之一，它涵盖了统计分析、模式识别、机器学习等多个方面。

Matlab提供了丰富的函数和工具箱，如统计工具箱、机器学习工具箱等，可以帮助用户进行数据分析和建模任务。

例如，用户可以利用Matlab的统计函数，如mean函数、std函数等，计算数据的均值、标准差等统计指标。

此外，Matlab还支持多种常见的数据分析方法，如线性回归、主成分分析、聚类分析等。

Matlab中常用的数据可视化工具与方法

Matlab中常用的数据可视化工具与方法MATLAB是一种强大的数值计算和数据分析工具，具有丰富的数据可视化功能。

本文将介绍MATLAB中常用的数据可视化工具与方法，帮助读者更好地利用MATLAB进行数据可视化分析。

一、绘图函数在MATLAB中，绘图函数是实现数据可视化的基础。

MATLAB提供了多种绘图函数，包括plot、scatter、bar等。

这些函数能够绘制线图、散点图、柱状图等不同类型的图形，便于展示各种数据的分布和趋势。

1. 线图线图是常用的一种数据可视化方式，它通过连接数据点来展示数据的变化趋势。

在MATLAB中，可以使用plot函数创建线图。

例如，以下代码可以绘制一个简单的线图：```matlabx = 1:10;y = sin(x);plot(x, y);```通过设置不同的线型、颜色和标记，我们可以进一步定制线图的样式，使其更具辨识度。

2. 散点图散点图用于展示数据点的分布情况，常用于观察数据之间的关系。

在MATLAB中，可以使用scatter函数创建散点图。

以下是一个简单的例子：x = rand(100, 1);y = rand(100, 1);scatter(x, y);```通过调整点的大小、颜色和形状，我们可以更好地展示多维数据之间的关系。

3. 柱状图柱状图用于比较不同类别或组之间的数据大小差异。

在MATLAB中，可以使用bar函数创建柱状图。

以下是一个示例：```matlabdata = [3, 5, 2, 7];bar(data);```通过设置不同的颜色和样式，我们可以使柱状图更加直观、易于理解。

二、图形属性设置为了使数据可视化更具吸引力和表达力，MATLAB提供了丰富的图形属性设置功能。

通过调整这些属性，我们可以改变图形的样式、颜色、标记等，使其更好地展示数据。

1. 图形样式设置MATLAB允许用户自定义图形的样式，包括线形、线宽、颜色等。

例如，以下代码可以绘制一条红色的虚线：x = 0:0.1:2*pi;y = sin(x);plot(x, y, '--r');```通过设置不同的样式，我们可以使图形更具辨识度和美观度。

Matlab时间序列预测与趋势分析方法

Matlab时间序列预测与趋势分析方法近年来，随着大数据技术的发展，时间序列数据的应用越来越广泛。

无论是金融领域的股票价格预测，还是气象领域的天气预报，时间序列分析都发挥着重要的作用。

在这个背景下，Matlab成为了一个广泛使用的工具，用于帮助研究人员进行时间序列的预测与趋势分析。

时间序列预测是指根据已有的时间序列数据，通过建立合适的模型来预测未来一段时间内的值。

预测的准确性对于决策者和分析师来说至关重要。

以股票价格预测为例，如果能准确地预测到某只股票未来的涨跌情况，将有助于投资者制定更明智的投资策略。

Matlab提供了丰富的工具箱，可以辅助进行时间序列的预测和趋势分析。

其中最常用的工具箱是Econometrics Toolbox和Time Series Toolbox。

在进行时间序列预测时，首先需要对时间序列数据进行可视化和观察。

Matlab提供了多种绘图函数，例如plot和scatter，可以轻松地绘制时间序列的折线图和散点图。

这有助于我们对时间序列的整体趋势有一个直观的认识。

接下来，我们可以使用Matlab的自回归（AR）模型进行预测。

AR模型是一种最为简单和常用的时间序列预测模型。

它假设未来的值与过去的值有一定的线性关系。

Matlab提供了arima函数，可以方便地对时间序列数据建立AR模型。

然后，我们可以使用该模型对未来的值进行预测。

除了AR模型，Matlab还提供了ARMA模型和ARIMA模型。

这些模型在AR模型的基础上进一步进行了改进，对时间序列的趋势和季节性进行了更好的控制。

使用这些模型，我们可以更精确地进行时间序列预测。

除了时间序列预测，趋势分析也是时间序列分析的重要内容之一。

趋势分析旨在揭示时间序列中的长期趋势和周期性变化。

通过了解时间序列的趋势，我们可以更好地预测未来的值。

Matlab提供了一些常用的趋势分析方法，例如移动平均法和指数平滑法。

移动平均法基于滑动窗口计算指定时间段内的平均值，从而得到时间序列的趋势。

用Matlab进行MK趋势分析与突变检验

% M-K 趋势检定clear, close all,clc % clear:清变数 close all:清图面 clc:清画面% define and assign the full file path using "file open" dialog[filename filepath]=uigetfile('data1.xls');full_filepath=[filepath filename];[X,TXTX,RAWX]=xlsread(full_filepath,1); % 数据全部读入,数据缺失不影响结果x=X(:,1); % x 时间 <nx1>y=X(:,2); % y 数据 <nx1>% 计算 Sn=size(y,1); % 数据个数S=0;for i=1:n-1S = S + sum(sign(y(i+1:n) - y(i))); % S 计算式end% 计算 VarSVarS=n*(n-1)*(2*n+5)/18;%计算 Zif S>0Z=(S-1)/sqrt(VarS);elseZ=(S+1)/sqrt(VarS);end% 计算 Zabsalpha1=0.05; % 信度 95% 的显著水平alpha2=0.01; % 信度 99% 的显著水平PZ1=norminv(1-alpha1/2,0,1);PZ2=norminv(1-alpha2/2,0,1);H=0; % 虚无假设Zabs=abs(Z);if Zabs >= PZ1H=1;elseH=0;endP_value=2*(1-normcdf(abs(Z),0,1)); % 若 P_value 比 alpha1 小,则否定虚无假设% 计算倾斜度ndash=n*(n -1)/2; % 对称矩阵上半部slope1= zeros( ndash, 1 ); % 起始归零m=0;for k = 1:n-1,for j = k+1:n,m=m+1;slope1(m) = ( y(j) - y(k) ) / (x(j) - x(k) ) ;% 分母非 (j-k) end;end;slope= median( slope1 ); % 中位数% 历线绘图yd=max(y)-min(y);figureplot(x,y,'b-o','linewidth',1.5);axis([min(x),max(x),min(y)-0.2*yd,max(y)+0.2*yd]); % 全距外扩 20% xlabel('时间','FontName','TimesNewRoman','FontSize',12);ylabel('数据','FontName','TimesNewRoman','Fontsize',12);title('数据历线图') %添加标题grid onoutput='数据历线图';saveas(gcf, output, 'jpg')% M-K 突变检定Sk=zeros(size(y)); % 起始归零UFk=zeros(size(y)); % 起始归零s1=0;for i=2:nfor j=1:iif y(i)>y(j)s1=s1+1;elses1=s1+0;end;end;Sk(i)=s1;E=i*(i-1)/4; % 均值Var=i*(i-1)*(2*i+5)/72; % 方差UFk(i)=(Sk(i)-E)/sqrt(Var);end;% 起始归零y2=zeros(size(y));Sk2=zeros(size(y));UBk=zeros(size(y));s2=0;for i=1:ny2(i)=y(n-i+1); % 逆序end;for i=2:nfor j=1:iif y2(i)>y2(j)s2=s2+1;elses2=s2+0;end;end;Sk2(i)=s2;E=i*(i-1)/4; % Sk2(i)的均值Var=i*(i-1)*(2*i+5)/72; % Sk2(i)的方差UBk(i)=-(Sk2(i)-E)/sqrt(Var);end;UBk2=zeros(size(y));for i=1:nUBk2(i)=UBk(n-i+1); % 逆序end;% 线性回归x1=x-x(1)+1; % x1 可为非连续时间序列,有缺失数据无所谓 x1< nx1 >,非 x1=[1:n]' r=corrcoef(x1,y) % 相关系数R2=r(1,2)^2C=polyfit(x1,y,1) % C(1):一次项系数 C(2):常数项系数% 画 UFk,UBk M-K统计量曲线图dFB=max(max(UFk)-min(UFk),max(UBk2)-min(UBk2));dFB1=min(min(UFk),min(UBk2))-0.2*dFB; % 全距外扩 20%dFB2=max(max(UFk),max(UBk2))+0.2*dFB;if dFB1>-PZ2dFB1=-5;endif dFB2<PZ2dFB2=5;endfigureplot(x,UFk,'r-','linewidth',1.5);hold onplot(x,UBk2,'b-','linewidth',1.5);plot(x ,PZ1*ones(n,1),'k-','linewidth',2);plot(x ,PZ2*ones(n,1),'g-','linewidth',2);axis([min(x),max(x),dFB1,dFB2]);legend('UF统计量','UB统计量','0.05显著水平','0.01显著水平'); xlabel('时间','FontName','TimesNewRoman','FontSize',12);ylabel('UFk UBk 统计量','FontName','TimesNewRoman','Fontsize',12); title('M-K 统计量曲线图') % 添加标题plot(x,0*ones(n,1),'k-.','linewidth',2) ;plot(x,-PZ1*ones(n,1),'k-','linewidth',2);plot(x,-PZ2*ones(n,1),'g-','linewidth',2);grid on % 画出主格网hold offoutput='M-K 统计量曲线图';saveas(gcf, output, 'jpg')[filename filepath]=uigetfile('test.xls');full_filepath=[filepath filename];xlswrite(full_filepath,x,'Sheet1','A1');xlswrite(full_filepath,UFk,'Sheet1','B1');xlswrite(full_filepath,UBk2,'Sheet1','C1');。