• Şəkil 8.2. 1) və 2) ilə verilmiş qeyri-xətti asılılıqlardan və eksperimental nöqtələrdən ibarət qrafik
  • Şəkil 8.1. ƏKKM-nun tətbiqi ilə alınan qrafik




    Download 2,93 Mb.
    bet21/35
    Sana06.12.2023
    Hajmi2,93 Mb.
    #112648
    TuriDərs
    1   ...   17   18   19   20   21   22   23   24   ...   35
    Bog'liq
    C fakepathKOMPUTER MUHENDISLIYINDE EDEDI USULLAR 01 06 (2) (1)

    Şəkil 8.1. ƏKKM-nun tətbiqi ilə alınan qrafik.
    Misal. Təcrübi olaraq 2 kəmiyyətin qiymətləri ölçülmüşdür (cədvəl 8.2).
    Cədvəl 8.2

    X

    Y

    10.1

    24

    10.2

    36

    10.3

    26

    10.8

    45

    10.9

    34

    11

    37

    11.1

    55

    11.4

    51

    12.2

    75

    13.3

    84

    13.8

    74

    14

    91

    14.4

    85

    14.5

    87

    15

    94

    15.6

    92

    15.8

    96

    17

    97

    18.1

    98

    19

    99

    Aşağıdakı funksiyalardan istifadə etməklə ƏKKM ilə xy arasında asılılığı müəyyənləşdirək və hesablamaların nəticə­lərini müqayisə edək:









    Həlli. Əvvəlcə 1) və 2) çoxhədliləri ilə verilmiş hallara baxaq:
    >> %Eksperimental verilənlərin daxil edilməsi
    >> X=[10.1 10.2 10.3 10.8 10.9 11 11.1 11.4 12.2 13.3 13.8 14 14.4 14.5 15 15.6 15.8 17 18.1 19];
    >> Y=[24 36 26 45 34 37 55 51 75 84 74 91 85 87 94 92 96 97 98 99];
    >>% çoxhədlisinin əmsallarının hesablanması
    >> a=polyfit(X,Y,2)
    a=
    -1.4066 48.5515 -319.2648
    >>%  çoxhədlisinin əmsallarının >>% hesablanması
    >> b=polyfit(X,Y,3)
    b =
    0.1359 -7.3034 131.8384 -701.7599
    >>% [10 20] intervalında çoxhədlilərin qiymətlərinin hesablanması
    >> x=10:0.5:20;
    >> y1=polyval(a,x);
    >> y2=polyval(b,x);
    >>%çoxhədlilərin və eksperimental nöqtələrin qrafiki
    >> plot(x,y1,'-k',x,y2,'-k',X,Y,'ok')
    >> grid
    >>% çoxhədlilər üçün korrelyasiya indekslərinin hesablanması
    >> gam=sqrt(1-(sum((Y-polyval(a,X)).^2))/(sum((Y-mean(Y)).^2)))
    gam =
    0.9767
    >> gam=sqrt(1-(sum((Y-polyval(b,X)).^2))/(sum((Y-mean(Y)).^2)))
    gam =
    0.9793
    >>%çoxhədlilər üçün kvadratik meyletmələrin hesablanması
    >> S=sqrt(sum ((Y-polyval(a,X)).^2))
    S =
    25.4685
    >> S=sqrt(sum ((Y-polyval(b,X)).^2))
    S =
    24.0312



    Şəkil 8.2. 1) və 2) ilə verilmiş qeyri-xətti asılılıqlardan və eksperimental nöqtələrdən ibarət qrafik
    İndi isə 3) çoxhədlisi olan hala baxaq. MATLAB –da c asılılıq parametrlərinin ƏKKM ilə seçilməsi bir qədər mürəkkəbdir. Bu məsələ aşağıdakı funksiyanın minimumunun tapılması məsələ­sinə ekvivalentdir:
    (8.1)
    Bu məsələni iki üsulla həll etmək olar:

    • fminsearch( ) funksiyasının köməyi ilə (8.1) funksiyasının minimumunu tapmaq;

    • c1, c2, c3 parametrlərinə görə (8.1) funksiyasının xüsusi törəməsini tapıb 0-a bərabər götürmək və alınan xətti cəbri tənliklər sistemini həll etmək.

    Ardıcıl olaraq hər iki üsula baxaq.
    1. Çoxdəyişənli funksiyanın minimumunu tapmaq üçün fminsearch(fun,x0) funksiyasından istifadə etmək olar. Burada fun - minimumu axtarılan funksiya, x0-minimum nöqtəsinə başlanğıc yaxınlaşma vektorudur. fminsearch() funksiyasının nəticəsi minimum nöqtəsinin koordinatlarından və minimum özündən təşkil olunan massivdir. Birinci üsulla qoyulmuş məsə­lənin həlli m-funksiya şəklində aşağıda verilmişdir və nəticə şəkil 8.1-də təsvir olunmuşdur:
    %(9.1) düsturu ilə qiymətlərin hesablanması üçün m-funksiya
    function s=f_mnk(c)
    % x və y qlobal dəyişənlərdir və bir neçə funksiyada istifadə olunacaq
    global x;
    global y;
    s=0;
    for i=1:length(x)
    s=s+(y(i)-c(1)-c(2)*x(i)^2-c(3)*x(i)^3)^2;
    end
    end
    %-------------------------------
    global x;
    global y;
    % c vektorunun başlanğıc qiymətlərinin verilməsi
    c=[2,1,0];
    %eksperimental nöqtələrin daxil edilməsi
    x=[10.1 10.2 10.3 10.8 10.9 11 11.1 11.4 12.2 13.3 13.8 14 14.4 14.5 15 15.6 15.8 17 18.1 19];
    y=[24 36 26 45 34 37 55 51 75 84 74 91 85 87 94 92 96 97 98 99];
    %minimumun və asılılıq əmsallarının təyini
    [c,err]=fminsearch(’f_mnk’, c)
    %funksiyanın qrafikinin qurulması üçün massivin təyin edilməsi
    t=x(1):0.1:x(length(x));
    t(i) nöqtələrində çoxhədlinin qiymətlərinin hesablanması
    p2t=c(3)*t.^3+c(2)*t.^2+c(1);
    %funksiyanın qrafikinin qurulması
    plot(x,y,’ko’,t,p2t,’r-‘);
    legend(‘eksperimentin neticeleri’, ’qurulmush funksiyanin qrafiki’);
    2.Əvvəlcə xətti cəbri tənliklər sistemini quraq. Bunun üçün (9.1) funksiyasını c1, c2, c3 -ə görə differensiallayaq. Aşağıdakı şəkildə tənliklər sistemini alırıq:
    (8.2)
    Aşağıdakı m-funksiya ikinci üsulu həyata keçirir:
    function c=my_mnk(x,y)
    % eksperimental nöqtələrin sayının tapılması
    n=length(x);
    %cəmlərin hesablanması
    sx=0; sx2=0; sx3=0;sx4=0; sx5=0; sx6=0; sy=0; syx2=0; syx3=0;
    for i=1:length(x)


    Download 2,93 Mb.
    1   ...   17   18   19   20   21   22   23   24   ...   35




    Download 2,93 Mb.

    Bosh sahifa
    Aloqalar

        Bosh sahifa



    Şəkil 8.1. ƏKKM-nun tətbiqi ilə alınan qrafik

    Download 2,93 Mb.