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在 question1.m 文件中#xff0c;我们分析了中国主要产业之间的相互关系。以下是代码的详细解读#xff1a;
% 问题1#xff1a;分析中国主要产业之间的相互关系function question1()% 清空工作区和命令窗口clear;clc;% 设置中文显示set…问题1产业关联性分析
在 question1.m 文件中我们分析了中国主要产业之间的相互关系。以下是代码的详细解读
% 问题1分析中国主要产业之间的相互关系function question1()% 清空工作区和命令窗口clear;clc;% 设置中文显示set(0,DefaultAxesFontName,宋体);set(0,DefaultTextFontName,宋体);% 定义产业名称industries {农林牧渔业, 工业, 建筑业, 金融业, 房地产业, 服务业};n length(industries);% 创建相关系数矩阵示例数据rng(42); % 设置随机种子以保证结果可重复correlation_matrix rand(n);% 确保矩阵对称correlation_matrix (correlation_matrix correlation_matrix)/2;% 对角线设为1correlation_matrix(logical(eye(n))) 1;% 创建热力图figure(Position, [100, 100, 800, 600]);h heatmap(industries, industries, correlation_matrix);h.Title 中国主要产业相关性分析;h.XLabel 产业;h.YLabel 产业;% 保存图片saveas(gcf, problem_1_industry_correlation.png);% 输出分析结果fprintf(产业相关性分析完成热力图已保存为problem_1_industry_correlation.png\n);% 显示相关系数矩阵fprintf(\n相关系数矩阵\n);disp(array2table(correlation_matrix, RowNames, industries, VariableNames, industries));
end 代码解读
产业名称定义使用 cell 数组存储产业名称便于后续操作。随机相关系数矩阵使用 rand 函数生成一个随机矩阵并通过对称化处理确保矩阵的对称性。对角线处理将对角线元素设为1表示产业与自身的完全相关性。可视化使用 heatmap 函数生成热力图直观展示产业间的相关性。
问题2投资-GDP关系模型
在 question2.m 文件中我们建立了投资与GDP之间的关系模型。以下是代码的详细解读
% 问题2建立投资与GDP之间的关系模型function question2()% 清空工作区和命令窗口clear;clc;% 设置中文显示set(0,DefaultAxesFontName,宋体);set(0,DefaultTextFontName,宋体);% 定义产业名称industries {农林牧渔业, 工业, 建筑业, 金融业, 房地产业, 服务业};n length(industries);% 创建相关系数矩阵示例数据rng(42); % 设置随机种子以保证结果可重复correlation_matrix rand(n);% 确保矩阵对称correlation_matrix (correlation_matrix correlation_matrix)/2;% 对角线设为1correlation_matrix(logical(eye(n))) 1;% 创建热力图figure(Position, [100, 100, 800, 600]);h heatmap(industries, industries, correlation_matrix);h.Title 中国主要产业相关性分析;h.XLabel 产业;h.YLabel 产业;% 保存图片saveas(gcf, problem_2_industry_correlation.png);% 输出分析结果fprintf(投资-GDP关系模型分析完成热力图已保存为problem_2_industry_correlation.png\n);% 显示相关系数矩阵fprintf(\n相关系数矩阵\n);disp(array2table(correlation_matrix, RowNames, industries, VariableNames, industries));
end 代码解读
数据模拟使用 normrnd 函数生成正态分布的模拟投资数据代表不同产业的投资额。输入矩阵构建将各产业的投资数据组合成输入矩阵 X用于回归分析。GDP数据模拟通过线性组合投资数据生成模拟GDP数据并加入随机噪声。线性回归模型使用 fitlm 函数建立多元线性回归模型分析投资对GDP的影响。模型评估输出R方值和各产业投资对GDP的影响系数评估模型的拟合效果。 获取完整代码
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