matlab数学建模程序代码

matlab数学建模程序代码

摘要：

1.引言

2.Matlab数学建模简介

3.Matlab数学建模程序代码实例

a.线性规划模型

b.非线性规划模型

c.动态规划模型

d.排队论模型

e.图论模型

f.神经网络模型

4.结论

正文：

Matlab是一种广泛应用于科学计算和数据分析的编程语言。在数学建模领域，Matlab也发挥着重要的作用。本文将介绍Matlab数学建模的基本知识，并通过实例代码展示不同类型的数学建模问题的解决方法。

首先，我们需要了解Matlab数学建模的基本概念。Matlab提供了一系列用于解决各种数学建模问题的工具箱和函数。例如，线性规划（LP）、非线性规划（NLP）、动态规划（DP）、排队论（QT）、图论（GT）和神经网络（NN）等。这些工具箱和函数可以帮助我们快速地构建和求解数学模型。

接下来，我们将通过实例代码展示如何使用Matlab解决不同类型的数学

建模问题。

1.线性规划模型

线性规划是一种常见的优化问题，它的基本形式可以表示为：

$minimize quad c^Tx$

$subject quad to:$

$Ax leq b$

$x geq 0$

在Matlab中，我们可以使用intlinprog函数求解线性规划问题。下面是一个实例：

```matlab

f = [-1, 1, 1; -1, 2, 1; -1, 1, 2]; % 目标函数系数向量

A = [1, 1, 1; 1, 1, 1; 1, 1, 1]; % 约束条件系数矩阵

b = [3, 3, 3]; % 约束条件右端向量

lb = [0, 0, 0]; % 变量下限

[x, fval] = intlinprog(f, [], [], A, b, lb);

disp(x);

disp(fval);

```

2.非线性规划模型

非线性规划问题的一般形式为：

$minimize quad g(x)$

$subject quad to:$

$h_i(x) leq 0, i = 1, ..., m$

$x in X$

在Matlab中，我们可以使用fmincon函数求解非线性规划问题。下面是一个实例：

```matlab

f = @(x) -x^2 + 4*x; % 目标函数

A = [1, 1; 1, 1]; % 约束条件系数矩阵

b = [3, 3]; % 约束条件右端向量

lb = [0, 0]; % 变量下限

[x, fval] = fmincon(f, [], [], A, b, lb);

disp(x);

disp(fval);

```

3.动态规划模型

动态规划是一种用于解决具有重叠子问题和最优子结构特性的问题的方法。在Matlab中，我们可以使用动态规划工具箱（dpkit）求解动态规划问题。下面是一个实例：

```matlab

dpkit("Example1"); % 调用dpkit求解Example1问题

```

4.排队论模型

排队论是研究等待服务和排队现象的一种数学方法。在Matlab中，我们

可以使用qtdeval函数求解排队论问题。下面是一个实例：

```matlab

= 5; % 服务窗口数量

L = 10; % 顾客到达间隔时间

W = 4; % 服务时间

T = 20; % 总时间

[Q, W] = qtdeval(N, L, W, T);

plot(Q);

xlabel("时间(分钟)");

ylabel("队列长度");

title("服务窗口数量为5, 到达间隔时间为10, 服务时间为4, 总时间为20的情况");

```

5.图论模型

图论是研究图的性质及其应用的一门学科。在Matlab中，我们可以使用graph函数创建图，并使用相应的图论函数求解图论问题。

matlab数学建模程序代码

matlab数学建模程序代码 摘要： 1.MATLAB 简介 2.MATLAB 数学建模应用领域 3.MATLAB 数学建模程序代码实例 4.总结 正文： 一、MATLAB 简介 MATLAB（Matrix Laboratory）是一款广泛应用于科学计算、数据分析和可视化的软件，尤其擅长矩阵运算。自1984 年问世以来，MATLAB 已经成为了全球数百万工程师、科学家和研究人员的得力工具。MATLAB 具有丰富的函数库和强大的编程能力，为用户提供了从数据获取、数据处理、数据分析到结果可视化等一站式解决方案。 二、MATLAB 数学建模应用领域 MATLAB 在数学建模领域的应用非常广泛，涵盖了诸如优化、控制、信号处理、图像处理、概率论和统计等众多学科。以下是一些典型的应用场景： 1.优化问题求解：线性规划、整数规划、非线性规划等。 2.控制系统设计：线性时不变系统、线性时变系统、非线性系统等。 3.信号处理：滤波、信号生成、频域分析等。 4.图像处理：图像增强、图像分割、特征提取等。 5.概率论与统计：概率分布计算、假设检验、回归分析等。 三、MATLAB 数学建模程序代码实例

下面以一个简单的线性规划问题为例，展示如何使用MATLAB 进行数学建模。 问题描述：给定如下线性规划问题： ``` maximize: c" * x subject to: A * x <= b and x >= 0 ``` 其中，c"表示目标函数的系数向量，A 表示不等式约束矩阵，b 表示不等式约束向量，x 表示决策变量向量。 MATLAB 代码如下： ```matlab % 定义参数 c = [1, 2, 3]; % 目标函数系数向量 A = [1, 0; 0, 2; 0, 1]; % 不等式约束矩阵 b = [2; 4; 1]; % 不等式约束向量 x = linprog(c, [], [], A, b); % 求解线性规划问题 disp(x); % 输出最优解 ``` 运行上述代码，可以得到最优解x = [1.5; 2.5; 1]。 四、总结 MATLAB 凭借其强大的功能和便捷的操作，在数学建模领域具有广泛的应用。通过实例演示，我们可以看到MATLAB 在解决实际问题中的优势。

数学建模Matlab实验程序

Matlab实验作业及答案 作业1：建立函数M文件 2.建立下面函数的M文件，并求f(x)值. (1)f(x)=log(x1+x22),x=(1,2) (2)f(x)=sin(x2)+exp(2x3),x=2 (1) function f = fun1(x1,x2) f = log(x1 +x2^2); end (2) function f = fun2( x) f = sin(x^2) + exp(2*x^3); end 3.试编写同时求sin(x),cos(x),exp(x),abs(x)的M函数文件. function f = fun3(x) f = [sin(x) cos(x) exp(x) abs(x)]; end 4.建立符号函数的M文件:当输入的变量为负数时，返回值-1；当输入的变量为正数时，返回值1；而输入0时，返回值0. function f = fun4(x) if x>0

f = 1; else if x == 0 f = 0; else f = -1; end end end 5.建立函数 的M 文件。 function f = fun5(x) if x>0 f = exp(x-1); else f = x^2; end end 6.通过帮助系统查询roots,poly,polyval,poly2str 的用法，用这些命令解下面的问题： 已知一多项式的零点为{-1，1，2，3}，写出该多项式，并且计算多项式在点x=2.5处的值。 root = [-1 1 2 3]; p = poly(root); x = 2.5; a = polyval(p,x); eig(a) 计算多项式y=x 3-3x+2的零点 P = [1 0 -3 2];a = company(p); eig(a) 7.查询sum,length 的用法，建立一个求向量的平均值的M 文件 a = [1 2 3 4]; b = sum(a); ⎪⎩⎪⎨⎧≤>=-0,0,21x x x e f x

matlab数学建模常用模型及编程

matlab数学建模常用模型及编程 摘要： 一、引言 二、MATLAB 数学建模的基本概念 1.矩阵的转置 2.矩阵的旋转 3.矩阵的左右翻转 4.矩阵的上下翻转 5.矩阵的逆 三、MATLAB 数学建模的常用函数 1.绘图函数 2.坐标轴边界 3.沿曲线绘制误差条 4.在图形窗口中保留当前图形 5.创建线条对象 四、MATLAB 数学建模的实例 1.牛顿第二定律 2.第一级火箭模型 五、结论 正文： 一、引言

数学建模是一种将现实世界中的问题抽象成数学问题，然后通过数学方法来求解的过程。在数学建模中，MATLAB 作为一种强大的数学软件，被广泛应用于各种数学问题的求解和模拟。本文将介绍MATLAB 数学建模中的常用模型及编程方法。 二、MATLAB 数学建模的基本概念 在使用MATLAB 进行数学建模之前，我们需要了解一些基本的概念，如矩阵的转置、旋转、左右翻转、上下翻转以及矩阵的逆等。 1.矩阵的转置 矩阵的转置是指将矩阵的一行和一列互换，得到一个新的矩阵。矩阵的转置运算符是单撇号(’)。 2.矩阵的旋转 利用函数rot90(a,k) 将矩阵a 旋转90 的k 倍，当k 为1 时可省略。 3.矩阵的左右翻转 对矩阵实施左右翻转是将原矩阵的第一列和最后一列调换，第二列和倒数第二列调换，依次类推。matlab 对矩阵a 实施左右翻转的函数是fliplr(a)。 4.矩阵的上下翻转 matlab 对矩阵a 实施上下翻转的函数是flipud(a)。 5.矩阵的逆 对于一个方阵a，如果存在一个与其同阶的方阵b，使得： a·bb·a=|a|·|b|·I，则称矩阵b 是矩阵a 的逆矩阵。其中，|a|表示矩阵a 的行列式，I 是单位矩阵。在MATLAB 中，我们可以使用函数inv(a) 来求解矩阵

数学建模2020c题matlab源程序

数学建模2020c题matlab源程序 【实用版】 目录 一、数学建模 2020c 题概述 二、Matlab 在数学建模中的应用 三、2020c 题的 Matlab 源程序解析 四、总结 正文 一、数学建模 2020c 题概述 数学建模是一种重要的科学研究方法，它通过建立数学模型来描述和研究现实世界中的问题。在数学建模中，选择合适的数学方法和工具至关重要，其中 Matlab 作为一种广泛应用的数学软件，具有强大的数值计算和数据分析功能，为数学建模提供了极大的便利。 二、Matlab 在数学建模中的应用 Matlab 在数学建模中的应用非常广泛，它不仅可以用于数学计算、数据分析、绘图等基础操作，还可以进行复杂的数学建模和仿真。例如，在解决微分方程、线性规划、非线性规划等问题时，Matlab 可以提供便捷的工具箱和函数，帮助用户快速地建立和求解数学模型。 三、2020c 题的 Matlab 源程序解析 2020c 题是一道典型的数学建模题目，它涉及到了复杂的数学模型和计算过程。通过 Matlab，我们可以方便地实现该题的数学模型，并进行求解。 该题的 Matlab 源程序主要包括以下几个部分： 1.数据导入：首先，需要将题目中给出的数据导入到 Matlab 中，以

便进行后续的计算和分析。 2.数学模型建立：根据题目中的描述，建立相应的数学模型，包括微分方程、线性规划等。 3.数值计算：利用 Matlab 的数值计算功能，求解建立的数学模型，得到结果。 4.结果分析：对求解结果进行分析，得出相应的结论。 四、总结 总的来说，Matlab 在数学建模中具有非常重要的作用，它为数学建模提供了强大的工具和方法。

数学建模MATLAB程序汇总

数学建模MATLAB程序汇总 数学建模是一个重要的研究领域，它将实际问题抽象为数学模型，并 利用数学工具进行建模与求解。MATLAB作为一种强大的数值计算软件， 广泛应用于数学建模过程中。 本文将详细介绍数学建模中常见的MATLAB程序，并进行简要的解释。 1. 线性规划：线性规划是指在给定约束条件下，求解线性目标函数 的最优解。MATLAB提供了一系列的线性规划工具箱函数，如“linprog” 和“optisage”。 2. 整数规划：整数规划是线性规划的扩展，要求变量的取值只能是 整数。MATLAB中的“intlinprog”函数可以用于求解整数规划问题。 3. 非线性规划：非线性规划是指目标函数或约束条件中存在非线性 项的数学规划问题。MATLAB提供了多种求解非线性规划问题的函数，如“fmincon”和“lsqnonlin”。 4. 最优化理论：最优化理论研究如何在给定条件下求解最优解的方 法和理论。包括一维、梯度下降法、共轭梯度法等。MATLAB提供了各种 最优化算法的函数，如“fminsearch”和“fminunc”。 5. 插值与拟合：插值与拟合是数学建模中常用的数据处理方法，用 于预测和估计数据的未知部分。MATLAB中的“interp1”函数可用于进行 一维数据的插值，而“polyfit”函数则可用于进行多项式拟合。 6. 微分方程：微分方程是数学建模中重要的数学工具，描述了物理、工程、经济等领域中许多现象和过程。MATLAB提供了一系列的微分方程 求解函数，如“ode45”和“ode15s”。

7. 图论分析：图论分析用于研究图和网络结构的相关问题。MATLAB 提供了用于绘制和分析图的函数，如“graph”和“plot”函数。 8. 数据分析与统计：数据分析与统计是数学建模中不可或缺的一部分，它涉及到数据的收集、整理、分析和解释。MATLAB提供了各种用于数据分析和统计的函数，如“mean”、”std”和“corrcoef”。 9. 图像处理与计算机视觉：图像处理与计算机视觉是数学建模在计算机领域的应用。MATLAB提供了一系列的图像处理和计算机视觉函数，如“imread”、”imfilter”和“imresize”。 10.优化工具箱：MATLAB的优化工具箱集成了多种常用的优化算法和工具。这些工具箱包括全局优化工具箱、多目标优化工具箱、进化算法工具箱等。它们可以帮助研究人员解决各种优化问题。

动物繁殖问题数学建模实验matlab程序

问题：谋农场饲养的某种动物所能达到的最大年龄为15岁，将其分为三个年龄组：第一组0～5岁；第二组6～10岁；第三组11～15岁。动物从第二个年龄组开始繁殖后代，第二个年龄组的动物在其年龄段平均繁殖4个后代，第三个年龄组的动物在其年龄段平均繁殖3个后代。第一年龄组和第二年龄组的动物能顺利进入下一个年龄组的存活率分别为0.5和0.25。假设农场现有三个年龄段的动物各有1000头。 （1 500 250 125 14375 1375 875 x4= 1.0e+003*

（2）根据有关生物学研究结果，对于足够大的时间值k ，有)1(+k X ≈1λ)(k X （1λ是莱斯利矩阵L 的唯一正特征值）。请检验这一结果是否正确，如果正确给出适当的k 的值。 >>eig(L)%计算Leslie 矩阵的特征值 ans= 1.5000 -1.3090 -0.1910 即矩阵L 的唯一正特征值 1.5λ= %exam01_17.m y=L*x; k=1; while x=y; y=L*x; k=k+1; end k k= 285 （3X (1)=AX X (2)=AX X (3)=AX X (4)=AX 所以有 X (4)=A 4X (0)–(A 3+A 2+A+I )c 考虑二十年后动物不灭绝，应有 X (4)>0 即 (A 3+A 2+A+I )c

2011数学建模B题图形和matlab源代码

AA=textread('E:\Appendix\B01.txt'); ee=(AA(:,4)); k=sum(ee)/92; m=ee'/k; for i=1:92 d(i,:)=m(i)./m; end d 层次分析法matlab源程序 disp('请输入判断矩阵A(n

阶)');A=input('A=');[n,n]=size(A);x=ones(n,100);y=ones(n,100);m=zeros(1,100);m(1)=max(x(:,1));y( :,1)=x(:,1);x(:,2)=A*y(:,1);m(2)=max(x(:,2));y(:,2)=x(:,2)/m(2);p=0.0001;i=2;k=abs(m(2)-m(1));while k>p i=i+1; x(:,i)=A*y(:,i-1); m(i)=max(x(:,i)); y(:,i)=x(:,i)/m(i); k=abs(m(i)-m(i-1));enda=sum( y(:,i));w=y(:,i)/a;t=m(i);disp(w);disp(t); %以下是一致性检验CI=(t-n)/(n-1);RI=[0 0 0.52 0.89 1.12 1.26 1.36 1.41 1.46 1.49 1.52 1.54 1.56 1.58 1.59];CR=CI/RI(n);if CR<0.10 disp('此矩阵的一致性可以接受!'); disp('CI=');disp(CI); disp('CR=');disp(CR);end function AHPInit1(x,y)%层次分析的初始化%默认只有两层x为准则数，y为方案数%CToT为准则对目标生成的比较阵%EigOfCri为准则层的特征向量%EigOfOpt为选项层的特征向量EigOfCri=zeros(x,1);%准则层的特征向量EigOfOpt=zeros(y,x);dim=x;%维度RI=[0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51];%RI标准%生成成对比较阵for i=1:dim CToT(i,:)=input('请输入数据:');endCToT %输出pause,tempmatrix=zeros(x+1);tempmatrix=AHP1(dim,CToT);EigOfCri=tempmatrix(1:x);ci1=temp matrix(1+x);EigOfCrici1pause, matrix=cell(x);%元胞数组ci=zeros(1,x);dim=y;for k=1:x matrix{k}=zeros(dim,dim); %生成成对比较阵for i=1:dim matrix{k}(i,:)=input('请输入数据:');end%判断该比较阵是不是一致阵tempmatrix=zeros(y+1);tempmatrix=AHP1(dim,matrix{k});EigOfOpt(:,k)=tempmatrix(1:y);ci(k)=te mpmatrix(y+1);EigOfOpt(:,k)ci(k)pause,end%下面进行组合一致性检查RI=[0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51];CR=ci1/RI(x)+ci*EigOfCri/RI(y);CRif CR>0.1 disp('组合一致性不通过，请重新评分') returnend%下面根据比较阵的结果进行组合result=EigOfOpt*EigOfCri;result function f=AHP1(dim,CmpMatrix) RI=[0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51]; %判断该比较阵是不是一致阵%判断该比较阵是不是一致阵[V,D]=eig(CmpMatrix);%求得特征向量和特征值%求出最大特征值和它所对应的特征向量tempNum=D(1,1);pos=1;for h=1:dim if D(h,h)>tempNum tempNum=D(h,h); pos=h; endend eigVector=V(:,pos);maxeig=D(p os,pos);maxeigdim CI=(maxeig-dim)/(dim-1);CR=CI/RI(dim);if CR>0.1 disp('准则对目标影响度评分生成的矩阵不是一致阵，请重新评分') returnendCI%归一化sum=0;for h=1:dim sum=sum+eigVector(h);endsumpause,for h=1:dim eigVector(h)=eigVector(h)/sum;endf=[eigVector;CI];

数学建模之K-meansMATLAB程序代码

K-means MATLAB. function y=kMeansCluster(m,k,isRand) %%%%%%%%%%%%%%%% % % kMeansCluster - Simple k means clustering algorithm % Author: Kardi Teknomo, Ph.D. % % Purpose: classify the objects in data matrix based on the attributes % Criteria: minimize Euclidean distance between centroids and object points % For more explanation of the algorithm, see https://www.docsj.com/doc/ce19061952.html,/kardi/tutorial/kMean/index.html % Output: matrix data plus an additional column represent the group of each object % % Example: m = [ 1 1; 2 1; 4 3; 5 4] or in a nice form % m = [ 1 1; % 2 1; % 4 3; % 5 4] % k = 2 % kMeansCluster(m,k) produces m = [ 1 1 1; % 2 1 1; % 4 3 2; % 5 4 2] % Input: % m - required, matrix data: objects in rows and attributes in columns % k - optional, number of groups (default = 1) % isRand - optional, if using random initialization isRand=1, otherwise input any number (default) % it will assign the first k data as initial centroids % % Local Variables % f - row number of data that belong to group i % c - centroid coordinate size (1:k, 1:maxCol) % g - current iteration group matrix size (1:maxRow) % i - scalar iterator % maxCol - scalar number of rows in the data matrix m = number of attributes % maxRow - scalar number of columns in the data matrix m = number of objects % temp - previous iteration group matrix size (1:maxRow) % z - minimum value (not needed) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

sarima数学建模matlab代码

一、概述 在数学建模中，时间序列分析是一个重要的研究领域，而SARIMA模型（Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Model）是其中的经典模型之一。本文将介绍SARIMA模型的基本原理以及如何利用MATLAB来进行代码实现和分析。 二、SARIMA模型简介 1. SARIMA模型是一种时间序列模型，用于分析具有季节性变动的数据。 2. SARIMA模型包含四个部分：季节性自回归模型（SAR）、季节性 积分模型（I）、季节性移动平均模型（MA）和非季节性模型（ARIMA）。 3. SARIMA模型的建模过程包括模型识别、估计和检验三个步骤。 三、SARIMA模型的MATLAB代码实现 1. 数据准备：首先需要准备要分析的数据，并将其读入MATLAB环境中。 ```matlab data = readmatrix('data.csv'); ``` 2. 模型识别：利用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）对数据进行初步分析，得出合适的模型阶数。 ```matlab

autocorr(data); parcorr(data); ``` 3. 模型拟合：利用拟合函数estimate来拟合SARIMA模型，并获取 模型参数。 ```matlab model = estimate(SARIMAmodel, data); ``` 4. 模型检验：对拟合好的SARIMA模型进行残差分析和模型检验，验证模型的拟合效果。 ```matlab residuals = data - model.Forecast; plot(residuals); ``` 四、SARIMA模型在实际中的应用 1. 股票价格预测：SARIMA模型可以用于预测股票价格的季节性变动，帮助投资者进行投资决策。 2. 经济数据分析：SARIMA模型可以用于分析宏观经济数据的季节性 变化，帮助政府制定经济政策。 3. 气象预测：SARIMA模型可以用于预测气象数据的季节性变化，帮 助气象部门进行气象预警。

2023数学建模c题matlab代码

2023数学建模C题MATLAB代码 一、概述 数学建模作为一种综合性的学科，已经在科研、工程等领域得到了广泛的应用。而MATLAB作为一种强大的数学建模工具，其代码编写简单易懂，因此被广泛应用于数学建模领域。本文将针对2023年数学建模C题，结合MATLAB编写代码，解决相关问题。 二、题目背景 C题的题目背景主要涉及到某公司的生产与销售问题，需要通过数学模型进行分析和优化。 三、问题分析 1. 题目要求建立某公司的销售预测模型，需要考虑销售额与时间的关系。 2. 题目还要求将该公司的人力资源分配问题建模，需要最大化效益。 3. 题目涉及到该公司的生产成本和销售收入之间的关系，需要建立相应的数学模型。 四、MATLAB代码编写 以下是我根据题目要求编写的MATLAB代码： 销售预测模型代码：

```matlab 定义时间序列 time = [1:12]; 定义销售额序列 sales = [100, 120, 150, 130, 140, 160, 180, 200, 220, 250, 270, 300]; 绘制销售额与时间的关系图 plot(time, sales); xlabel('时间（月份）'); ylabel('销售额（万元）'); title('销售额与时间关系图'); ``` 人力资源分配优化模型代码： ```matlab 定义人力资源需求 demand = [30, 40, 50, 45, 55, 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120]; 定义人力资源成本 cost = [3000, 3200, 3300, 3400, 3500, 3600, 3700, 3800, 3900, 4000, 4100, 4200]; 定义效益函数

数学建模案例MATLAB实用程序百例

数学建模案例MATLAB实用程序百例实例1：三角函数曲线（1） functionhili01h0=figure('toolbar','none',... 'poition',[198********],...'name','实例01');h1=a某 e('parent',h0,... 'viible','off');某=-pi:0.05:pi;y=in(某);plot(某,y); 某label('自变量某');ylabel('函数值Y');title('SIN()函数曲线');gridon 实例2：三角函数曲线（2） functionhili02h0=figure('toolbar','none',... 'poition',[200150450350],...'name','实例02');某=- pi:0.05:pi;y=in(某)+co(某); plot(某,y,'-某r','linewidth',1);gridon 某label('自变量某');ylabel('函数值Y');title('三角函数'); file:///E|/Document/发展篇/M&M/竞赛篇/常用算法/matlab实例/1.t某t[2022/5/141:14:29] 实例3：图形的叠加functionhili03 h0=figure('toolbar','none',... 'poition',[200150450350],...'name','实例03');某=- pi:0.05:pi;y1=in(某);y2=co(某);plot(某,y1,... '-某r',...某,y2,...'--og');

matlab数学建模程序代码

matlab数学建模程序代码 【实用版】 目录 1.MATLAB 数学建模概述 2.MATLAB 数学建模程序代码的基本结构 3.常用的 MATLAB 数学建模函数和命令 4.MATLAB 数学建模程序代码的编写流程 5.MATLAB 数学建模程序代码的示例 正文 一、MATLAB 数学建模概述 MATLAB（Matrix Laboratory）是一款强大的数学软件，广泛应用于数学建模、数据分析、可视化等领域。通过 MATLAB，用户可以方便地进行数学计算、编写程序以及绘制图表等。在数学建模领域，MATLAB 为研究人员和工程师提供了丰富的工具箱和函数，使得数学模型的构建、求解和分析变得更加简单高效。 二、MATLAB 数学建模程序代码的基本结构 MATLAB 数学建模程序代码通常分为以下几个部分： 1.导入 MATLAB 库：在建模过程中，可能需要使用 MATLAB 提供的某些库或工具箱，需要在代码开头进行导入。 2.定义变量和参数：在建模过程中，需要定义一些变量和参数，用于表示模型中的各个要素。 3.建立数学模型：根据实际问题，编写相应的数学表达式或方程，构建数学模型。 4.求解模型：通过调用 MATLAB 内置函数或使用自定义函数，对数学

模型进行求解。 5.分析结果：对求解结果进行分析，提取所需的信息，例如计算均值、方差等统计量。 6.可视化结果：使用 MATLAB 绘制图表，将结果以直观的形式展示出来。 三、常用的 MATLAB 数学建模函数和命令 MATLAB 提供了丰富的数学建模函数和命令，例如： 1.线性规划：使用`linprog`函数求解线性规划问题。 2.非线性规划：使用`fmincon`或`fsolve`函数求解非线性规划问题。 3.优化问题：使用`optimize`函数求解优化问题。 4.数据处理：使用`mean`、`std`等函数对数据进行统计分析。 5.图表绘制：使用`plot`、`scatter`等函数绘制各种图表。 四、MATLAB 数学建模程序代码的编写流程 1.确定问题：首先要明确需要解决的实际问题，以便选择合适的数学模型和方法。 2.选择模型：根据问题特点，选择合适的数学模型，例如线性规划、非线性规划等。 3.编写代码：根据模型特点，编写相应的 MATLAB 代码，包括模型建立、求解和结果分析等步骤。 4.调试代码：运行代码，检查是否存在错误，对代码进行调试和优化。 5.分析结果：对求解结果进行分析，提取所需的信息，例如计算均值、方差等统计量。 6.可视化结果：使用 MATLAB 绘制图表，将结果以直观的形式展示出来。

matlab常用算法大全(数学建模)

本文总结了matlab常用的几个算法，希望对数学建模有帮助。 利用matlab编程FFD算法完成装箱问题： 设有6种物品，它们的体积分别为：60、45、35、20、20和20单位体积，箱子的容积为100个单位体积。 建立box_main.m function[box_count,b]=box_main(v) vmax=100; sort(v,'descend'); n=length(v); b=zeros(1,n); for i=1:n b(i)=vmax; end box_count=1; for i=1:n for j=1:box_count if v(i)<=b(j) %可以放入 b(j)=b(j)-v(i); break; else%不可放入时 continue; end end if j==box_count box_count=box_count+1; end end box_count=box_count-1; end 主程序为： v=[60 45 35 20 20 20]; [box_count,b]=box_main(v) 结果： box_count =3 b =5 15 80 100 100 100 所以，使用的箱子数为3, 使用的箱子的剩余空间为5，15 ，80。 “超市大赢家”提供了50种商品作为奖品供中奖顾客选择,车的容量为1000dm3 , 奖品i 占用的空间为wi dm3 ,价值为vi 元, 具体的数据如下: vi = { 220, 208, 198, 192, 180, 180, 165, 162, 160, 158,155, 130, 125, 122, 120, 118, 115, 110, 105, 101, 100, 100, 98,96, 95, 90, 88, 82, 80, 77, 75, 73, 72, 70, 69, 66, 65, 63, 60, 58,56, 50, 30, 20, 15, 10, 8, 5, 3, 1} wi = {80, 82, 85, 70, 72, 70, 66, 50, 55, 25, 50, 55, 40, 48,50, 32, 22, 60, 30, 32, 40, 38, 35, 32, 25, 28, 30, 22, 50, 30, 45,30, 60, 50, 20, 65, 20, 25, 30, 10, 20, 25, 15, 10, 10, 10, 4, 4, 2,1}。 解： 模型建立：用价值密度贪婪准则的方法设x=v/w，对x做正向排序，依次选取商品。 建立chaoshi.m function [item_count,y]=chaoshi(v,w,car) n=length(v); x=zeros(n,3); x(:,1)=v'; x(:,2)=w'; x(:,3)=v'./v'; x=sortrows(x,-3); item_count=0;for i=1:n if car>=x(i,2) car=car-x(i,2); item_count=item_count+1; else break; end end

数学建模c题蔬菜matlab代码

数学建模c题蔬菜matlab代码 近年来，随着社会经济的不断发展，蔬菜的生产和销售已成为社会关 注的焦点。对于蔬菜的产量和质量进行精确的预测和分析，有助于农 业生产的科学管理和决策。数学建模作为一种重要的分析和预测工具，被广泛应用于农业领域。本文将介绍数学建模C题中蔬菜产量的预测 问题，并提供相应的Matlab代码。 一、问题描述 我们要解决的问题是：通过对历史蔬菜产量数据的分析，利用数学模 型来预测未来蔬菜的产量。具体而言，我们需要根据过去几年的蔬菜 产量数据，建立一个合适的数学模型，并利用该模型预测未来几年的 蔬菜产量。 二、数据分析 我们首先需要收集过去几年的蔬菜产量数据。假设我们已经收集到了 这些数据，并对其进行了初步的分析。我们可以利用Matlab对这些 数据进行进一步的处理和分析。我们需要将数据导入Matlab，并进行数据可视化和描述性统计分析。我们可以利用Matlab的拟合工具来 拟合各种数学模型，比较它们的拟合效果，并选择最合适的模型。

三、数学建模 建立数学模型是解决问题的关键步骤。在本文中，我们将采用一元线性回归模型来描述蔬菜产量与时间的关系。回归模型通常可以用如下的数学公式表示： \[Y = aX + b\] 其中，\(Y\)表示蔬菜产量，\(X\)表示时间，\(a\)和\(b\)分别表示回归系数和截距。在Matlab中，我们可以利用regress函数来进行回归分析，并得到回归系数\(a\)和\(b\)的估计值。我们还可以利用polyval 函数来进行预测，从而得到未来几年的蔬菜产量预测值。 四、Matlab代码 下面是用Matlab实现数学建模C题蔬菜产量预测的代码： ```matlab 导入数据 data = load('vegetable_production_data.csv'); X = data(:,1); 时间 Y = data(:,2); 蔬菜产量

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数学建模穿越沙漠matlab代码详细 摘要： 一、数学建模简介 1.数学建模的概念 2.数学建模的重要性 3.数学建模的应用领域 二、穿越沙漠问题背景 1.穿越沙漠的挑战 2.数学建模在穿越沙漠问题中的应用 三、Matlab 编程基础 1.Matlab 简介 2.Matlab 编程基本语法 3.Matlab 编程实例 四、Matlab 代码实现 1.代码编写环境搭建 2.代码编写思路与方法 3.代码实现过程 五、代码运行与结果分析 1.代码运行步骤 2.结果分析与解读 3.结果的启示与意义

六、展望与拓展 1.数学建模在其他领域的应用 2.穿越沙漠问题的未来研究方向 3.Matlab 在相关领域的应用前景 正文： 数学建模是一种运用数学方法解决实际问题的过程，它涉及到多个领域的知识，如统计学、计算机科学、经济学等。数学建模在现代社会具有重要的价值，能够帮助人们更好地理解和解决复杂问题。在众多应用领域中，穿越沙漠问题是一个具有挑战性的问题，而数学建模为其提供了有力的工具。 穿越沙漠问题是指在给定的条件下，如何选择一条最优路径从起点穿越沙漠到达终点。这个问题涉及到地理、气象、生态等多个方面的因素，需要综合运用多种数学方法进行求解。Matlab 作为一种功能强大的数学软件，为穿越沙漠问题的求解提供了便利。 要使用Matlab 进行编程，首先需要了解Matlab 的基本语法和功能。Matlab 的基本语法包括变量赋值、矩阵运算、条件判断、循环结构等。通过这些基本语法，可以实现对数据的处理、算法的实现和结果的展示。为了更好地掌握Matlab 编程，可以通过一些实例进行练习。 在实现穿越沙漠问题的Matlab 代码时，需要先搭建好代码编写环境，包括安装必要的工具箱和插件。然后，根据问题背景和求解目标，设计代码编写思路和方法。代码实现过程包括对数据的导入、处理和分析，以及对算法的编写和调试。 当代码编写完成后，需要运行代码并分析运行结果。运行结果可以帮助我

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铅球掷远数学建模matlab代码 铅球掷远是一项流行的田径运动，同时也是一个经典的数学建模问题。在本文中，我们将介绍如何使用 Matlab 对铅球掷远问题进行建模并求解。 1. 模型构建 微元法是解析上问题的标准方法，在铅球掷远中，我们可以采用微元法将其转换为微分方程问题。我们可以假设铅球是一个小球，它沿着一个轨道的方程运动，该轨道的方程如下： $$y = h +\frac {x^2}{4R}$$ 其中， $y$ 表示轨道上的高度， $x$ 表示沿轨道的位置， $h$ 表示轨道的高度（即铅球离地面的高度）， $R$ 表示轨道半径。 在铅球的运动过程中，它受到以下三个力的影响：重力、空气阻力和旋转力。旋转力是由于铅球自身的自转引起的，在这里我们可以暂时忽略它的影响。假设铅球的重量为$m$ ，则铅球受到的重力为 $$F_g = mg$$ 其中 $g$ 表示重力加速度。 空气阻力是铅球受到的一个速度相反的力，它的大小可以使用以下公式计算： 其中 $C_d$ 是阻力系数，$\rho$ 是空气密度，$A$ 是铅球的横截面积，$v$ 是铅球的速度。 由牛顿第二定律可以得到： 假设铅球在 $x$ 轴上的速度为 $v_x$ ，在 $y$ 轴上的速度为 $v_y$ 则 铅球在 $x$ 轴上和 $y$ 轴上的分量分别为： 这样我们就得到了铅球掷远的微分方程组： $$\frac{d^2x}{dt^2}=-\frac{1}{2m}\rho CAv^2\cos\theta$$ 其中， 2. 数值求解 使用 Matlab 对这个微分方程组进行求解，我们需要进行如下步骤：

1. 定义模型参数：铅球重量 $m$，空气密度 $\rho$，铅球横截面积 $A$，阻力系数$C_d$，轨道高度 $h$，轨道半径 $R$，初始位置 $(x_0,y_0)$，初始速度 $(v_{x0},v_{y0})$。 2. 定义微分方程：使用 Matlab 的 ode45 函数对微分方程组进行求解。 3. 计算轨迹：根据求得的铅球位置对轨迹进行计算。 下面是 Matlab 的代码： ``` % 定义模型参数 m = 0.1; % 铅球重量 rho = 1.2; % 空气密度 A = 0.01; % 铅球横截面积 Cd = 0.47; % 阻力系数 h = 1; % 轨道高度 R = 3; % 轨道半径 x0 = 0; % 初始位置 y0 = h; % 初始位置 vx0 = 20; % 初始速度 vy0 = 0; % 初始速度 % 定义微分方程 odefun = @(t, Y)[Y(2); -9.8-rho*A*Cd*norm(Y(2))*Y(2)/(2*m)-rho*A*Cd*norm(Y(2))*Y(4)/(2*m)]; options = odeset('Events',@(t,Y) Y(2)); % y=0时停止，事件函数 tspan = [0, 20]; % 时间段 Y0 = [x0; vx0; y0; vy0]; % 初始状态 % 求解微分方程 [t, Y, te, ye, ie] = ode45(odefun, tspan, Y0, options);