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ZIP南京邮电大学数学实验MATLAB2023综合练习1参考

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综合练习1参考.zip 大约有5个文件
  1. 新冠.xlsx 13.13KB
  2. 疫情数据.xlsx 24.5KB
  3. 中国本土疫情数据-月数据.xlsx 13.3KB
  4. 代码.txt 1.5KB
  5. 新冠疫情历史数据.zip 29.38MB

资源介绍:

标题 "南京邮电大学数学实验MATLAB2023综合练习1参考" 涉及的是一个关于使用MATLAB软件进行数学实验的课程作业。MATLAB（Matrix Laboratory）是一款强大的数学计算和数据分析软件，广泛应用于工程、科学和经济领域。在南京邮电大学的数学实验课程中，学生可能需要掌握MATLAB的基本操作，包括矩阵运算、函数拟合、数据可视化以及数值分析等技能。 描述中的“综合练习1”通常是一系列挑战性的任务，旨在测试学生对MATLAB编程和数学概念的理解。由于发布者自己没有完成这个练习，他/她分享了这些资源供他人参考和讨论，鼓励同学们相互交流和学习。这体现了学术界的合作精神和共同进步的理念。 从标签中，我们可以推断出这个实验可能涉及到的数学主题，如“数学”、“南京邮电大学”和“数学实验”。南京邮电大学是一所以信息科技为特色的高等教育机构，其数学实验课程可能与通信、信号处理或数据科学等相关，强调理论与实践的结合。 在提供的压缩包子文件中，有以下文件： 1. **代码.txt**：这可能包含了一些MATLAB代码示例，用于解决练习1中的问题。学生可以从中学习到如何编写MATLAB脚本来处理特定的数学问题。 2. **疫情数据.xlsx**：这可能是一个Excel文件，存储了有关新冠疫情的数据。在数学实验中，这种数据可以用来进行统计分析、建模或预测，帮助学生应用数学知识解决实际问题。 3. **中国本土疫情数据-月数据.xlsx**：同样，这个文件可能是新冠疫情的详细月度统计数据，可以用于时间序列分析或其他数据探索性研究。 4. **新冠.xlsx**：这可能是另一个与新冠疫情相关的数据集，可能包含不同维度的信息，如病例数、死亡率等，适合进行数据分析和可视化。 5. **新冠疫情历史数据.zip**：这是一个压缩文件，可能包含了全球或特定地区的新冠疫情历史数据。解压后，这些数据可以用于更复杂的数据挖掘和模型构建。 通过分析这些文件，学生可以在MATLAB中处理真实世界的疫情数据，学习如何导入、清洗、分析数据，绘制图表，并可能用到线性回归、指数增长模型、时间序列预测等数学工具。同时，他们还能了解到数据共享和协作的重要性，以及如何从实际问题中提炼数学模型，这都是现代科学研究的关键能力。
x=[1:39] y=[185035,188351,191112,193953,196086,199074,200654,20334,205257,207081,208584,214243,215667,216587,217452,217836,218198,218571,218945,219296,219625,220040,220397,220721,220958,221289,221565,221804,221955,222130,222370,222582,222775,222976,223145,223332,223488,223605,223735]; a=[10000,2,0.1]; f=@(a,x)a(1)./(1+a(2)*exp(-a(3)*x)); [A,resnorm]=lsqcurvefit(f,a,x,y) t=39 while f(A,t+1)-f(A,t)>=1; t=t+1; end t f(A,t+1) t=1:50; plot(x,y,'b*',t,f(A,t+1),'k')这个是我自己搞得差错很多 % 输入数据 data = [185035,188351,191112,193953,196086,199074,200654,20334,205257,207081,208584,214243,215667,216587,217452,217836,218198,218571,218945,219296,219625,220040,220397,220721,220958,221289,221565,221804,221955,222130,222370,222582,222775,222976,223145,223332,223488,223605,223735]; x=1:length(data); f=@(a,x) a(1)./(1 + a(2)*exp(-a(3)*x)); ini=[max(data),2,0.1]; % 利用 lsqcurvefit 进行拟合 par=lsqcurvefit(f,ini,x,data); % 生成拟合曲线 fit=f(par, x); % 绘制原始数据和拟合曲线 figure; plot(x,data,'o-','DisplayName','实际数据'); hold on; plot(x,fit,'*-','DisplayName','拟合数据'); % 预测未来感染人数 f_days=1:30; % 预测未来30天 f_x=x(end) + f_days; p_data=f(par, f_x); % 绘制预测未来感染人数曲线 plot(f_x,p_data,'x-','DisplayName','预测数据'); xlabel('日期'); ylabel('感染人数'); legend('show'); title('感染人数拟合与预测');这个是别人帮我搞的 但是她没有精确的感染人数规模，和结束日期
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