关于ftp业务模型matlab代码实现的信息

今天给各位分享ftp业务模型matlab代码实现的知识，其中也会对进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、怎么将系统辨识模型编写matlab程序
• 2、求预测一组数据的bp神经网络模型的matlab代码
• 3、matlab已知模型和数据 求拟合图像代码

怎么将系统辨识模型编写matlab程序

使用matlab工具箱更为方便和直观：

1. 把u，y信号导入到工作空间里。

2. 用ident命令打开matlab系统辨识工具箱，然后点击import data，从新打开界面里导入工作空间的数据。然后可以通过图形查看该输入输出信号，或者在proprocess进行信号预处理。

3. 根据你的模型在estimate里选择linear parameter models，个人觉得你应该选择ARX结构，确定阶数，然后进行估计。

4. 在主界面里查看估计模型，并且可以和实际输出比较，看看拟合度。

详细使用方面参考 帮助文档 System Identification Toolbox User's Guide

求预测一组数据的bp神经网络模型的matlab代码

用matlab求预测一组数据的bp神经网络模型，可以分

1、给定已经数据，作为一个原始序列；

2、设定自回归阶数，一般2～3，太高不一定好；

3、设定预测某一时间段

4、设定预测步数

5、用BP自定义函数进行预测

6、根据预测值，用plot函数绘制预测数据走势图

其主要实现代码如下：

clc

% x为原始序列（行向量）

x=[208.72 205.69 231.5 242.78 235.64 218.41];

%x=[101.4 101.4 101.9 102.4 101.9 102.9];

%x=[140 137 112 125 213 437.43];

t=1:length(x);

% 自回归阶数

lag=3;

%预测某一时间段

t1=t(end)+1:t(end)+5;

%预测步数为fn

fn=length(t1);

[f_out,iinput]=BP(x,lag,fn);

P=vpa(f_out,5);

A=[t1' P'];

disp('预测值')

disp(A)

% 画出预测图

figure(1),plot(t,iinput,'bo-'),hold on

plot(t(end):t1(end),[iinput(end),f_out],'rp-'),grid on

title('BP神经网络预测某地铁线路客流量')

xlabel('月号'),ylabel('客流量（百万）');

运行结果：

matlab已知模型和数据 求拟合图像代码

题主提供的24小时的温度值，我们不难发现 14 h 时温度最高，所以0-14小时这段时间的温度应该符合模型1，14-24小时这段时间的温度应该符合模型2。根据这个思路，我们使用lsqcurvefit函数进行拟合其模型的系数。求解过程如下：

1、将时间数据赋值给t，温度数据赋值给T

2、分别自定义模型1的函数和模型2的函数，即

funcl=@(beta,t1)beta(1).*exp(beta(2)*(t1-beta(3)).^2); %模型1

func2=@(beta,t2)beta(1).*sin(pi/12*t2+beta(2))+beta(3); %模型2

3、给出beta的初值，即

beta0=[11 0 -5];%模型1

beta0=[8 -14 24]; %模型2

4、使用lsqcurvefit函数，对其模型1和模型2的系数进行拟合

5、计算拟合值，即 T1=funcl(beta,t1)， T2=func2(beta,t2)

6、使用plot函数绘制拟合前后数据的图形，即

plot(t,T,'r*',t1,y1,'ks',t2,y2,'bp'),grid on

7、完善代码后，运行可以得到如下结果。

8、从拟合结果表明，数据基本同时符合模型1和模型2。

关于ftp业务模型matlab代码实现和的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。