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0046706
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我不去想是否能够成功 既然选择了远方
便只顾－－风雨兼程
我不去想身后会不会袭来寒风冷雨 既然目标是地平线
留给世界的－－便只是背影 |
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%My First SVM test program
%人工神经网络文章发的很多，描述的也很神奇，不要让这种神奇迷惑了自己的判断力。
clf reset;
close all;
clear;
clc;
load date p0 t0;
[pn,meanp,stdp] = prestd(p0'); %归一化输入数据
pn=pn';
meanp=meanp';
stdp=stdp';
[tn,meant,stdt]= prestd(t0');%归一化输出数据
tn=tn';
C=200; %样本总数
LC=150; %学习样本数
p1=pn(1:C, : );
t1=tn;
time=0:C-1;
P=p1(1:LC, : ); %训练用输入数据
T=t1(1:LC); %训练用输出数据
net = svmtrain(T,P,'-s 3 -p 0.0001 -t 2 -c 10000') %SVM回归
[y,y3]=svmpredict(t1,p1,net); %用全部数据测试（包括前150组学习数据）
t1=poststd(y,meant,stdt); %预测数据反归一化
e=(t0-t1)./t0*100; %计算预测误差
figure;
H=gcf;
subplot(2,1,1);
plot(time,t0); %源数据曲线
%figure(H);
pause
hold on;
subplot(2,1,1);
plot(time,t1,'r'); %预测数据曲线
title('红色：仿真曲线；兰色：真实曲线');
grid;
figure(H)
hold on
subplot(2,1,2);
plot(time,e,'g'); %误差曲线
title('误差曲线(相对误差)');
xlabel('时间');
ylabel('%');
grid;
预测曲线如下图：如需要数据请提供Email or QQ.
附数据：
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43024.58798 159.0927742 29894.96354 4286.109445 221.5761857 12.57637932 210.9894228 349.343952 133.1548077 0.900772265 161.5
43749.41722 159.1410966 30854.25381 4125.473342 225.1260805 13.34336399 212.4566847 349.2033183 134.6625264 0.897688928 160
42378.10863 161.9222695 30113.94355 3683.18364 342.5836647 15.19436482 213.5011553 347.902925 134.0332634 0.901718687 160.5
42542.16871 161.535683 30100.60352 3199.746117 343.1040867 13.84523587 214.4745941 347.166485 134.9015539 0.901489527 163
42834.31231 161.385304 30042.71838 3981.713856 346.2629395 12.773292 215.2932608 348.3566444 137.0799277 0.896150234 161
42307.42243 161.1138749 30058.03962 3600.692871 491.0701221 14.03523127 212.950127 347.9825817 133.8396192 0.902605596 160.5
41370.94178 162.4329325 29052.56752 4110.573823 512.2720976 14.07231399 215.5814115 348.2990679 137.074157 0.898313928 165
42458.44048 161.0328209 29718.62416 3427.905076 499.03049 12.74932625 214.5082288 348.1042989 136.2104136 0.897729096 161.5
41036.22377 165.3541841 29610.87342 4028.368838 498.7484799 13.47547654 218.9974169 347.0608927 139.9349823 0.890190423 160
42448.82013 163.7871864 29708.41927 3567.453706 537.9034337 12.87838368 218.6129971 347.9176316 138.4462542 0.898947855
42350.87742 163.746279 30381.39639 3308.6501 548.9136178 12.11919031 218.8673263 346.9292486 139.1995348 0.8996428 0
43006.95238 164.0361866 31074.49591 3809.817476 608.0261957 12.3970985 218.7280971 351.711978 140.0208333 0.897836245 0
42959.60138 163.5559976 31152.99712 3407.346935 634.5152094 13.7081985 217.5985376 351.7252284 137.3429224 0.905159167 162
42764.0385 163.942021 30974.66722 3519.871547 667.9920683 13.28593894 216.8729742 353.1791222 137.1888675 0.898007376 159.5
42361.91629 164.7176187 30552.79929 3290.652972 749.1366548 13.57936178 215.8448653 351.6114967 136.3666193 0.900422559 161.5
41865.39732 164.2824322 30211.07385 2790.108445 729.1005482 13.56557633 216.2260219 347.5313328 136.1310338 0.900288627 0
43114.69327 161.1202908 30557.06994 3522.31772 704.7847929 13.28137184 213.1280489 347.6223174 134.969231 0.900474642 0
43812.24554 161.9683562 31866.5066 3910.787319 737.4286993 13.41791144 213.6845834 352.0095593 135.3724336 0.900307976 0
44476.93452 160.4472809 31561.53451 3742.206159 749.4564674 13.02870637 212.6845928 352.9262434 134.0050194 0.89618 160.5
43964.00986 162.4803692 31713.29353 4063.197289 805.8928077 14.20945181 214.2157418 354.7860994 135.3609387 0.907787139 160
42213.2859 160.1063828 30265.66602 3944.919166 831.445638 14.79653749 209.9511784 347.9041951 134.4103779 0.904501432 164
42866.91518 159.9794682 29525.10817 3730.083147 734.9617978 13.60163798 211.7004453 346.9700768 137.2744141 0.902807971 156.5
43661.54464 158.9017864 30913.7872 4225.053269 765.2434663 13.3086829 209.0728229 347.0132751 133.2142763 0.917860054 156
43095.67597 160.6164209 30243.2474 4197.104771 813.2179129 14.75049832 209.6735012 347.5311802 134.1894466 0.924392797 155.5
41578.68899 159.6431696 29746.18694 3518.146822 751.1063988 14.30272348 210.3709601 349.344853 134.6840762 0.899964219 154
44390.52958 157.6634064 30767.01535 3538.039993 899.4285918 14.21919882 207.6436702 351.4892273 134.0270168 0.892401729 162
43952.37816 157.6419569 31197.88588 3934.595006 851.4410575 15.0690645 207.6232903 351.5596575 132.6013605 0.901031185 156.5
43772.26618 157.1863774 31071.20424 4178.353864 751.7969012 13.42673529 207.6502141 349.4886838 132.9973065 0.894604104 154
43689.56138 156.4713135 30572.70871 3812.456648 787.9616263 14.2563527 206.5093762 351.9282067 132.6430577 0.897120473 162.5
42065.89063 157.0894674 28551.20601 4444.714611 905.5107945 15.90464106 208.7278014 348.6597058 134.6611764 0.899412141 157
42320.89825 156.4819888 29502.91871 4511.343331 806.2663981 15.67397422 208.9225784 347.6519514 133.7531615 0.901752918 159
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38122.64453 161.4090576 26846.69336 2985.642822 1068.090698 14.93919945 210.6040955 356.4144287 135.1119843 0.898624957 157.5
38122.64453 161.4090576 26846.69336 2985.642822 1068.090698 14.93919945 210.6040955 356.4144287 135.1119843 0.898624957 157
38122.64453 161.4090576 26846.69336 2985.642822 1068.090698 14.93919945 210.6040955 356.4144287 135.1119843 0.898624957 156
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37069.46577 163.9572507 27720.08947 1448.336234 1509.187558 18.60938944 209.5798107 364.7393944 129.6549377 0.91236303 157
36221.32478 162.8648398 26881.83538 2575.036505 1464.860416 17.72113891 209.3223041 367.6547416 128.6504059 0.898269279 160.5
36445.69829 163.7822832 26170.11356 2884.904029 1428.03136 17.43056761 209.9170765 367.5861569 131.9116022 0.89713089 157.5
34936.09208 164.4170896 26061.88188 2613.75272 1439.743676 19.28373727 209.4669175 364.9785098 128.2286991 0.909577316 158
35754.8471 161.5800178 25725.83947 2335.796602 1423.886899 17.76361956 207.6326417 365.6908017 128.7245854 0.901203803 159
35262.34542 163.7442017 25667.35733 2130.446446 1446.371012 19.30482356 208.6956177 363.1445836 129.5809828 0.902864519 154
36018.5013 162.2183707 25720.1676 3879.821475 1463.848644 20.07584699 207.29081 365.4662882 128.2968997 0.908428502 158
36252.52362 162.0908552 26163.85519 2698.791341 1418.313494 19.6223556 209.1920311 362.9358898 129.5583888 0.902185945 156.5
36217.64509 162.2442809 26103.59022 2554.371158 1374.609962 19.49440184 211.0716262 360.5994597 130.8548424 0.902135355 153.5
35869.6875 162.8768311 26399.00605 2105.078387 1380.398531 19.88406463 208.737365 362.2633594 129.1775062 0.902562439 156.5
36253.20517 161.80576 26249.5545 2169.243821 1408.652303 19.49602681 209.6064678 362.0761573 128.1268133 0.901138331 155
36435.64918 162.8185883 26203.65272 2901.89996 1362.06758 19.83188175 210.7119199 359.6684585 132.299873 0.899587733 153.5
37314.31641 162.2847719 27293.61226 3408.045538 1473.152222 21.5656949 209.6044936 359.9490909 129.6197829 0.922891302 155.5
36797.66908 161.898141 27368.34998 3351.906541 1417.407843 20.96829124 209.5675993 360.2304542 128.6216096 0.907708267 155.5
35872.68527 162.7407677 26562.56855 2630.884399 1383.710031 20.19187419 209.1159537 361.0879473 131.1117474 0.901644287 155.5
36623.65216 162.6085823 26819.85807 3275.571068 1395.550264 20.69670995 209.5685992 359.4604899 131.6738877 0.915546068 156.5
36585.2327 161.2178308 26561.88365 3445.599644 1400.430275 20.57362947 208.2669896 361.3389384 128.8598974 0.900447848 158
36463.79855 160.3754774 26588.72126 3353.487421 1356.451986 20.27273778 207.0245688 363.294996 126.5547591 0.900008863 156
36391.99312 161.7515222 26636.03692 3142.62514 1400.632324 20.98916072 208.5732356 361.5156918 128.2704017 0.906991013 154.5
36754.86961 160.6523626 26635.00605 3717.185431 1409.357346 21.11330314 208.5879996 361.2875759 126.8477736 0.912543101 154
36719.44513 160.9801374 27272.80273 4274.708729 1287.10841 19.85748709 209.2971242 360.4303676 129.3158184 0.900321364 154
37322.85584 159.1155693 26763.66034 1948.594506 1451.865955 21.0391526 208.6160954 360.1034909 126.35013 0.908188925 158
36944.71168 160.3941403 26690.31427 3540.852562 1392.589117 20.22522863 210.8586331 359.1204834 131.6324746 0.902209762 154.5
36603.59431 159.7825695 26736.54669 3473.179106 1365.720697 19.45266215 209.0796414 359.8999183 129.3441707 0.907746968 153.5
36632.19327 159.9220407 26797.81734 3700.522903 1358.120838 19.26873879 208.2514292 361.0803121 128.8477587 0.904123445 152
36605.86719 160.0452372 26841.34784 3030.867408 1383.323335 20.60280228 209.3324491 360.1766416 129.0507551 0.908874932 154.5
39446.23251 159.7097502 31060.13839 3962.398251 1379.729829 18.75827117 210.6270142 350.0175883 125.5256678 0.931200834 153
39037.25484 160.0942913 28613.17997 4878.517264 1281.857707 18.17370088 208.2093949 361.6036624 131.2485788 0.900677014 150.5
39109.82533 159.800378 28529.80487 3957.707764 1305.629772 18.67597843 208.1253422 359.7491629 130.3043438 0.903211242 155.5
38624.05469 159.6568131 28585.89007 2869.91819 1328.382847 18.94483257 207.2814869 358.4515904 126.591681 0.915068391 152.5
38924.94568 159.8333958 29289.39574 3303.248256 1418.92838 19.68449475 208.2059188 361.2053688 127.9534371 0.911132378 155.5
FT106 TI102 FT202 FT223 FT118 FT117 TI103 FT123 TI104 PI102 干点
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PCA主元分析法只是降低了输入空间的维数，它并不能提高模型的预测精度（泛化能力）。下图可以清楚的得出这个结论。而本人的LSE辅助变量选择算法还是有一定效果的。 http://foto.yculblog.com/cyberr/lse-svm.JPG
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我的ANN第一批实验仿真曲线图（RBF网络）：仅仅用了20组学习样本，就取得了惊人的学习和预测效果，结果却是数据处理的错！！  我的ANN第二批实验仿真曲线图（SVM）：前150组为学习样本，后90组为测试样本，预测效果非常不好！！ 我的ANN第二批实验仿真曲线图（SVM）：数据样本经过整理，前200组为学习样本拟合精度不是非常好，但后40组测试样本，预测效果有了较大的提高！！ 
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汽油的标号及其选用
我国车用汽油分90、93、97等多个标号，即按研究法辛炕值为90、93、97的汽油。在国内部分地区还有使用老标号的70号汽油（即按马达法辛烷值为70的汽油），老的标号现在已经不再使用。汽油的选用主要依据以下原则：
（1）根据汽车生产厂家规定选用汽油。根据汽车出厂规定选用汽油是最常用的方法。在随车提供的汽车使用说明书中一般都有明确的规定和说明。汽车使用说明书是汽车生产厂为保证汽车能正常、可靠地行驶，充分发挥和保持良好的技术性能，延长汽车使用寿命而提供给用户的使用须知，是汽车使用技术（包括燃油和润滑油的选用）的主要依据。
如果不按照使用说明书规定的要求选用规定标号的汽油，所产生的危害是很大的。若高压缩比的发动机选用低标号汽油，发动机极容易产生爆震，发动机爆震过久，容易造成活塞烧顶、环岸烧损、活塞环断裂等故障，加速了机件的损坏；若低压缩比的发动机选用高标号的汽油，不仅生产成本增加，而且对发动机也没什么好处。如果发动机使用电喷系统和废气净化装置，规定必须使用无铅汽油，如果长时间使用有铅汽油，会使电喷系统和废气净化装置早期失效或损坏。
（2）根据发动机压缩比选用汽油。汽油使用的一般的原则是：
压缩比为7.O-8.0的汽油机应选用90号汽油；
压缩比在8.0以上的汽油机应选用93号或97号汽油。
国产汽油辛烷值的离散度比较大，油品质量级别较低。因此，按规定标号使用汽油，如果所用标号汽油的抗爆性不能满足该车型要求时，应选用更高一级标号的汽油。
对引进汽车选用汽油时要特别慎重，供油部分最好不要进行调整，有些引进汽车在这方面，还有特殊要求，应注意掌握。例如：使用电喷系统的发动机应严格按照说明书要求使用汽油，需要做必要的调整时，应到生产厂家指定的维修厂站进行。
（3）根据汽车使用条件选用汽油。在选用汽油标号时，还要考虑发动机使用条件、海拔高度、大气压力等因素。经常处于大负荷、大扭矩、低转速状况下使用的汽油机（如拖挂运行的汽车），容易产生爆震，应选用较高辛烷值的汽油（指与在正常使用条件下的汽车相比）；高原地区由于大气压力小，空气稀薄，汽油机工作时爆震倾向减小，可适当降低汽油的标号。经验表明，海拔每上升100m，汽油辛烷值可降低约0.1个单位。
表 1 汽油选用参考表
汽车种类 性能特点 汽油标号
化油器式发动机 压缩比7.0-8.0 90
压缩比8.0以上 93或97
电喷式发动机（压缩比8.0以上） 使用有铅汽油 93或97
使用无铅汽油 93号以上
注：使用电喷系统发动机的汽车压缩比一般都在8.0以上。进口车标明适合中国特点的车型，一般都是可以使用有铅汽油，否则，均为使用无铅汽油的汽车。
http://bbs.xiuche.com/read.php?tid=9744
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不知道那些在各种刊物上公开发表的有关软测量的论文是不是真的像他们说的那么好，对于完全基于黑箱的软测量建模，我还是心存一定的怀疑的。
1：如何判断样本数据是否具有代表性。是仅仅考虑输出变量的范围就可以还是要考虑输入变量的变化范围，多个输入变量的数据怎样知道它是不是有代表性。（好在本人已找到一种确定最佳辅助变量集的方法，还很难算上是一种突破，但至少找到了一条途径）
2：软测量过程中，一般化验数据都是一天采两到三个样然后进行化验分析，样本采集时间不一定十分准确，而且工艺流程中的管线有的也很长，所以化验数据的样本采样时间和其对应的DCS系统中记录的数据在时间上不一定能对应的很准，一般这个问题是怎么处理。我是用化验数据采样点前后20个数据的平均值做为该采样点的一个输入的。
3：流程工业过程软测量的主导变量道理上应该是时间的连续函数，除了和过程值有关外，在时间上与前一采样点或前几次采样值都是有关的，也就是说这个过程是个动态过程，但主导变量的化验值一天只能采两三个样，这样在时间上就变成了前后没有关联的孤立的点数据，这个问题应怎么考虑。
4：过程数据是连续出现的，在数据预处理和标准化过程中需要知道样本的均值、最大最小值及均方差等参数，但随着新数据样本的不断产生，这些参数也是不断变化的。不知道实际应用中这个问题是如何解决的。
也希望有兴趣的朋友您留下您的建议想想法，以但共同交流提高
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以前因为没有实践过，所以对ANN的能力虽然有些许怀疑，却也不敢妄加评论。
因为硕士论文是做软测量，要用到ANN和SVM，所以最近做了一些实验。但是至少是到目前为止实验结果还没有给我任何能使我改变我原来想法的有力的证据。
实验描述：
我的任务是用石油加工过程中装置实时采集的过程数据来预测生产出来的汽油的干点（该数据通常是由化验室分析得出，并且每天采三个样进行化验）。我已copy了某炼油厂1年的生产数据，并从中整理出200组与汽油蒸馏相关的10个变量的数据（每组数据在时间上对应一个汽油干点的化验值）。经数据处理后，用这10个变量的数据作为输入，以干点值做为输出，分别对ANN和SVM进行训练（训练用180组），结束后用另外的20组数据做为网络的输入，来预测汽油干点。结果是学习过程很顺利，收敛的也很好，而预测出的结果却实在难以让我满意。
我试了线性网络、BP网络、RBF网络、广义回归网络和 SVM 回归，线性网络学的不好，预测也不好，其它几种网络和SVM的结果几乎惊人的一至，学习过程的SSE非常小，但预测部分很多误差都在4%以上，而且趋势也没有吻合。
不知道是不是我的数据处理有问题，还是目前的ANN和SVM技术还不具备这个能力？
真的好想找那些发过此类文章的和有过此类工程项目的专家学者们请教一下。。。。。
2005.3.31 
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何谓F1赛车
F-1就是Formula One的缩写，中文叫做一级方程式赛车。以共同的方程式(规则限制)所造出来的车就称为方程式赛车，而其中等级最高者就属F-1，很多人误以为四个轮胎外露的单座位赛车都称为F-1，那就误会大了。F-1在现今赛车领域所代表的地位就有如『 奥运』或是『 世界杯足球赛』；目前F-1共有11支参赛车队，每场比赛最多只有22位车手上场，每年规划有16至17站的比赛，通常约在三月中开跑，十月底结束赛季。每站比赛可吸引超过10亿人次透过电视转播或其他媒体观赏这世界顶级的赛事。
F-1驾照
就像一般的道路驾驶一样，F-1也需要驾照。那是一张由FIA发给的特别驾照：「 FIA super licence」，这张车手执照只发给在F-3000,F-3或CART系列赛事表现杰出的车手。通常一位车手要花8年的时间从小型赛车(karting)逐步晋级到F-1，但事实上仅有极少数人能够有此能力与机会登上这赛车金字塔的顶端。
F-1比赛赛程
F-1比赛赛程分为三天，其中包含了：星期五上午11-12点及下午1-2点的自由练习(不计成绩)；星期六上午9:00-9:45及10:15-11:00的自由练习(不计成绩)；星期六下午1:00-2:00的测时排位赛(Qualifying)；星期日上午9:30-10:00的暖身(Warm Up)；星期日下午2:00的决赛(The Grand Prix)。想要在决赛当天的起跑线上占有一席之地，必须经过测时排位赛的考验，在为时一小时的测时赛内，每位车手最多可跑12圈，并且最多只能用7套轮胎，以其中最快的一圈成绩来比较作为决定决赛的出发排位顺序。单圈成绩最快的车手可排头位，称为P.P.(Pole Position)，又称为「 竿位」。在一些路面较狭窄、超车困难的跑道，排位顺序对於比赛的结果将有直接的影响。如果有车手在测时赛的单圈最快成绩，比起同场最快车手所作出单圈成绩的107%还慢，将无法参加决赛，以免速度过慢影响了其他车手比赛的安全。决赛前有一圈的暖胎，然后在起跑前有30秒的倒数，由5个一组的灯号所控制，5个红灯同时熄灭时比赛就开始。赛程以300公里(蒙地卡罗为特例)或2小时为限，看何者先完成，比赛就算结束。最长与最短的赛程分别为日本站的310.352公里与摩纳哥站的262.626公里。
Pit Stop
决赛过程中必须视轮胎的磨耗及油耗的状态进入维修站(Pit Lane)换胎及加油，称为Pit Stop。一次的Pit Stop需要21个人来共同完成，通常花6到12秒来为赛车加油及换胎。以现今F-1车队的水准来说，透过团队的合作可在7秒内完成换胎并加满六十公升的汽油。
F-1年度锦标
F-1的年度锦标分为两种，车手锦标及车队锦标。在很多F1专家的眼中，车队锦标的价值大於车手锦标。计分方式是采积分制，车手与车队的积分都是累积的，比赛前六位完赛车手及所属车队依序可得到10,6,4,3,2,1的积分。假如比赛在未达全部赛程75%时被迫中止，则积分必须乘上1/2。
F-1赛车的惊人表现
除了车手的考量，想在一级方程式赛车中获胜的最现实条件，还是要有优良的赛车。目前FIA规定F-1赛车所用的引擎排气量不得超3公升(3000cc)，汽缸数不得超过10缸，每缸汽门最多为5汽门。之前FIA对於汽缸数的限制为12缸，但11支参赛车队清一色使用V10引擎，为了顺应这股潮流，赛会在特别重做了此项新规定。V10引擎的好处在於重量轻及动力输出稳定，当然油耗比V12低也是一个重要关键。一具赛车引擎由大约6000个的零件组成，造价超过13万美金(合约台币400万)，而且每一场比赛用过之后就必须更换。目前F-1赛车引擎马力输出可超过800匹马力，安全转速更高达16000转。所用的燃料同样是以无铅汽油为基础，在全油门的情况下，一部F-1的引擎每小时要耗掉60-70公升的汽油。变速箱不得使用全自排系统，档位数限制在四档及七档之间，而且一定要有倒档。目前，半自动的七档变速系统，是目前各大车队的不二选择，车手的换档时是利用方向盘上的控制杆来操作；其他如马力数、扭力数转速域等都没有设限。F-1车重规定连人带车及燃料总重不得低於600公斤，以可输出约800匹的马力来看，马力重量比约为1:0.75，800匹马力只需承载600公斤的重量，一匹马力只需负担0.75公斤，跑起来相当可怕。通常来说，F-1从0加速到时速100公里只需2.3秒，由0加速到时速200再减速到0，所需的时间也只要12秒。时速300公里以上对F-1来说是轻而易举，F-1赛车在一些像Hockenheim和Monza的高速跑道，最高速度可达350公里。这麽轻的车子要在这麽高的速度下奔驰，可想对於车身空气动力学的要求有多高，大型的尾翼及前鼻翼，提供了必须的下压力，以增加过弯速度及高速行驶的稳定性。刹车碟盘是碳纤维制成，超高性能的刹车系统能让F-1赛车在2.5秒内由时速240公里刹到停，所需距离只要80公尺。
关於F-1赛车轮胎
在1998年Good Year退出F-1之后，所有的F-1赛车都使用Bridgestone（石桥）轮胎，但Michelin（米其林）将在今年加入了F-1轮胎供应商的行列，并取得不错的成绩，给Bridgestone生成了极大的威胁。1998年，FIA规定以有沟纹的轮胎取代原有的光头胎，以降低比赛的平均车速，1999年开始前轮的沟纹数目更由原有的三条增加到四条。虽然车手不断地抱抓地性能大打折扣、危险性大增，但众车队还是不断地研发出应变之策。
车手的体能
在空气动力学及轮胎的配合之下，F-1赛车的过弯能力高达4个G，因此F-1的驾驶员必须是世界上最强壮的运动员，通常一场比赛车手必须换档2500次，平均2秒钟要换档一次，车手的注意力必须高度集中，过弯时的4个G，让车手的重量变成四倍，身体或许还有安全带可固定，但头部就需要极强壮的颈部肌肉才能支撑。而一场比赛下来，车手会脱水3.5到4公斤，如果换成一般人早已出现休克；这些对车手的体能都是极大的挑战。比一场F-1所花的体力和踢一场世界杯足球赛或打一场NBA篮球赛相当。
团队合作的重要
与其他运动较不同的是，赛车舞台的荣耀绝不只是由车手一人所囊括，而是车手与车队整体团队合作的成果，但也不是说车手素质的好坏不会响成绩，要知道，今天能坐进一级方程式赛车驾驶舱的车手，每一位都是身经百战脱颖而出的名将，而除了天份与丰富的赛车经验外，不断地努力才是他们成功的因素。现今F-1天王舒马克(Michael Schumacher)就曾说过：『大家都说我是天才车手，但如果我有百分之三的天份，其他百分之九十七的努力才是我信心的来源。(感谢网友f1world提供)
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弄了好久，终于找到一种快捷方便的主元分析方法。matlab 做的什么帮助，prepca()中各参数如何参预运算写的不明不白!!!
PREPCA Principal component analysis.
Syntax
[ptrans,transMat] = prepca(P,min_frac)
Description
PREPCA preprocesses the network input training set by applying a principal component analysis.
This analysis transforms the input data so that the elements of the input vectors will be uncorrelated.
In addition, the size of the input vectors may be reduced by retaining only those components which contribute more than a specified fraction (min_frac) of the total variation in the data set.
PREPCA(p,min_frac) takes these inputs:
P - RxQ matrix of centered input (column) vectors.
min_frac - Minimum fraction variance component to keep.
and returns:
Ptrans - Transformed data set.
TransMat - Transformation matrix
Algorithm
This routine uses singular value decomposition to compute the principal components. The input vectors are multiplied by a matrix whose rows consist of the eigenvectors of the input covariance matrix. This produces transformed input vectors whose components are uncorrelated and ordered according to the magnitude of their variance. Those components which contribute only a small amount to the total variance in the data set are eliminated. It is assumed that the input data set has already been normalized so that it has a zero mean. The function PRESTD can be used to normalize the data..
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(form:http://blog.csdn.net/yuanqingfei/articles/78553.aspx)
假定名为 test.txt 的文件中以下为文件内容
"
你好,我的数据
欢迎来到
动力学与控制技术论坛
www.dytrol.com
1 11 111 1111
2 22 222 2222
3 33 333 3333
4 44 444 4444
5 55 555 5555
"
这样的文件怎么读入数据呢？
方法有多种，现举两个比较简单实用的。
方法一：
在文件菜单中选择 file/import data，按照提示进行操作至结束。
在 command 窗口中输入
>> whos
Name Size Bytes Class
data 5x4 160 double array
textdata 4x1 300 cell array
Grand total is 54 elements using 460 bytes
>> data
data =
1 11 111 1111
2 22 222 2222
3 33 333 3333
4 44 444 4444
5 55 555 5555
>> textdata
textdata =
'你好'
'欢迎来到'
'动力学与控制技术论坛'
'www.dytrol.com'
方法二：
[a1,a2,a3,a4]=textread('test1.txt','%s%s%s%s','headerlines',4)
说明：%s可以是其他形式，跟读入的数据类型有关，比如这里也可以用%n,%f等。
这里%s的个数和[a1,a2,a3,a4]对应。
>> [a1,a2,a3,a4]=textread('test1.txt','%s%s%s%s','headerlines',4)
a1 =
'1'
'2'
'3'
'4'
'5'
a2 =
'11'
'22'
'33'
'44'
'55'
a3 =
'111'
'222'
'333'
'444'
'555'
a4 =
'1111'
'2222'
'3333'
'4444'
'5555'
因以字符串的形式读入，所以有''。
文件内容形式二（假定文件名为test2.txt）：
你好
1 11 111 1111
欢迎来到
2 22 222 2222
动力学与仿真控制论坛
3 33 333 3333
www.dytrol.com
4 44 444 4444
5 55 555 5555
说明：这种内容格式的文件用上面的方法是不行的。
以下是由chinamaker编写的一种方法：
fidin=fopen('test2.txt'); % 打开test2.txt文件
fidout=fopen('mkmatlab.txt','w'); % 创建MKMATLAB.txt文件
while ~feof(fidin) % 判断是否为文件末尾
tline=fgetl(fidin); % 从文件读行
if double(tline(1))>=48&&double(tline(1))<=57 % 判断首字符是否是数值
fprintf(fidout,'%s\n\n',tline); % 如果是数字行，把此行数据写入文件MKMATLAB.txt
continue % 如果是非数字继续下一次循环
end
end
fclose(fidout);
MK=importdata('MKMATLAB.txt'); % 将生成的MKMATLAB.txt文件导入工作空间，变量名为MK，实际上它不显示出来
>> MK
MK =
1 11 111 1111
2 22 222 2222
3 33 333 3333
4 44 444 4444
5 55 555 5555
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一元线性回归
用y=a*x+b来拟合一组数据{{x1,y1},{x2,y2}…{xn,yn}}
matlab中使用polyfit
x=data(:,1);
y=data(:,2);
p=polyfit(x,y,1);
p(1)为斜率a，p(2)为截距b
多元线性回归
用y=a1*x1+a2*x2+..+am*xm来拟合数据点{x1i,x2i,…xmi,yi} (i=1~n)
|x11,x21,…xm1|
A=|x12,x22,…xm2|
|… … … … … |
|x1n,x2n,…xmn|
Y={y1,y2,y3,…,yn}'
则系数{a1,a2,…,am}'=pinv(A)*Y
在matlab中使用
coeff=A\Y
则可以得到最小二乘意义上的拟合系数
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人的下潜
早在1670年，英国著名科学家罗伯特·波义尔在研究气体的压力时，就想了解压力增大时生物有机体将发生什么样的影响。他捉来一条小而有毒的蝰蛇，把它放在一个特别的密封容器里，然后对空气施加高压。结果发现，当压力减小以后，蛇的视觉组织上有一个小的空气泡。这种情景是事先没有想到的。
这一次发现，揭示了生物有机体对高压空气的生理反应，为研究人体在水中的适应性奠定了基础。
我们知道，人呼吸的空气是由好几种气体混合在一起组成的混合气体，它大约有78％的氮，21％的氧，0.94％的惰性气体，0.03％的二氧化碳以及0.03％的其他气体和杂质。这些气体进入肺里以后，氧气便进到血液中，通过血液流遍全身，供给各个器官和组织。这种呼吸过程是在一个大气压力（101.325千帕）的条件下进行的。人在水下潜水时，情况就不一样了，他呼吸的是大于１个大气压的高压空气，且水深度越大，所呼吸的空气压力也越高。此时，除了氧以外，氮气等其他气体也会进入血液。当潜水员上浮时，水压减小，他所呼吸的空气压力也相应减小，血液里的氧气、氮气等就开始离开血液。如果他上升得过快，气体突然释放，就会形成小气泡，像打开汽水瓶盖的情况一样。此时，较大的气泡会威胁心脏瓣膜的活动，较小的气泡则会阻塞心脑血管，使潜水员出现意外。
为了防止意外，潜水员只能缓缓上升，每上升一段就停一停，以便让氮气从他们的身体组织流往血液，再从血液流入肺里，最后从肺细胞壁逸出体外。这样，上升虽然是缓缓的，但却是保险的，氮气完全被清除了，血液里不会再有致命的气泡出现。
如果不懂得其中的科学道理，一个劲地从海洋深处直接游回水面，那么，潜水员恐怕很难活着回来。
或许你会问：既然潜水员很快地从海洋深和回升到水面将会带来生命危险，那么，要是潜水装置出了故障，或者遇到某种紧急情况，必须立即返回水面时，他不是只有死路一条了吗？
是的，这的确是不可回避的问题。为此，人们设计了可以调节压力大小的减压舱。当潜水员在水下遇到危急情况时，可以让他立即返回，但必须马上进入减压舱。只有这样，才能把他从死神手里挽救出来。
减压舱是一个密封的容器。当潜水员从海洋深处迅速返回并进入减压舱后，必须把压力调节到与他刚才所呆的深处的压力相同，就好像他没有上升，仍旧呆在海洋深处一样。然后，再逐步地减压，使他像在海洋里缓缓上升，一步一步地停留，压力一点点地减小的情况一样。
根据上面的科学原理，两名美国潜水员斯坦纽特和林德伯尔格在巴哈马群岛近海150米深处的海中作业２天，完成了深水中的使命后，进入了一个特制压力筒，关好气密门，由升降机载着他们迅速上升。压力筒内的压力与150米深处的水压相同。当它被吊至母船甲板后，巧妙地连接到减压舱上。两个潜水员顺利地从压力筒进入了减压舱。然后，他们以每小时1/15个大气压的速率慢慢地减小着压力。经过长达92小时的逐步减压之后，潜水员安全地走出了减压舱。
这是一次成功的深水作业。它证明了，只要上升得足够慢，那么，即使是从150米的深处返回，对潜水员来说，也没有什么危险。然而，为了确保不致损害潜水员的身体，减压过程必须大致相当于他们在水下所录时间的两倍那么长。这就是为什么斯坦纽特和林德伯尔格在水下工作了２天，他们减压过程大致要经历４天的缘故。
潜艇下潜深度
潜艇潜入水下后，从水面至其中央舱内深度计之间的垂直距离。通常以米计算。是潜艇机动性和隐蔽性的基本要素。通常分为：
①潜望深度，指潜艇潜望镜(其他升降装置)顶部保持高出水面0.5～1.0米的下潜深度，中型潜艇约为8～10米，大型潜艇约为10～15米。
②安全深度，潜艇为避免与水面舰船发生碰撞的深度，通常不小于30米；在潜望深度以下，安全深度以上的水层称危险深度，严禁潜艇在此深度航行。
③工作深度，潜艇能长时间在水下航行的下潜深度，最大值通常为极限深度的80％～90％，在此深度内，各种系统与装置都能长时间正常工作，是潜艇的主要活动深度。
④极限深度，亦称最大下潜深度，是潜艇耐压艇体耐压强度所能允许的下潜深度的最大值，潜艇在此深度只能作有限次数的短时间逗留。
此外，设计潜艇时计算艇体强度的深度，称为设计深度。通常为极限深度的1.3～1.5倍，以保证水中武器在潜艇附近爆炸或潜艇超越极限深度时，仍具有一定生存力。潜艇最大下潜深度，在第一次世界大战期间约为60～70米；第二次世界大战期间增至200米；战后,一般为300～400米,有的达到900米以上。增大潜艇下潜深度的主要措施是，采用高强度钢和钛合金等，新焊接技术和适合深潜的耐压结构形式等。
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