实例介绍
例如：对南苑食堂某一窗口中午12点到1点打饭人数。设时间为mi,人数为Ti，i = 0,5,10 ...60。数据如下：
表2 人数(Ci)随时间(ti)变化关系
|
mi(分钟) |
0 |
5 |
10 |
15 |
20 |
25 |
30 |
35 |
40 |
45 |
50 |
55 |
60 |
|
Ti人数() |
15 |
14 |
14 |
16 |
20 |
23 |
26 |
27 |
26 |
25 |
22 |
18 |
16 |
最小二乘法拟合相关程序
x = [0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60]
y = [15 14 14 16 20 23 26 27 26 25 22 18 16]
plot(x,y,'o')
grid on
hold on
p = polyfit(x,y,3)
x1 = 0:0.01:60
y1 = polyval(p,x1)
plot(x1,y1,'r')
% axis坐标轴范围设置
axis([0 60 0 30])
xlabel('时间（分钟）');
ylabel('人数（个）');
title('人数变化图','position', [18,10])
实验结果
从图像可以看出,经过不停的迭代,最终得到的函数,能较好的表示这些数据点.
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