if rawDataStr{i,1}=="DC14"&& rawDataStr{i,2}=="DC10" hy1(s1,1)=rawDataNum(i-1,1); s1=s1+1; end if rawDataStr{i,1}=="DC20"&&rawDataStr{i,2}=="DC35" hy2(s2,1)=rawDataNum(i-1,1);clear all clc close all %% 读取比赛数据集 [rawDataNum, rawDataStr] = xlsread('附件1：物流网络历史货量数据.xlsx'); [m,n]=size(rawDataNum); %% 提取特定线路的数据为后续的时间序列预测或神经网络预测用 s1=1; s2=1; s3=1; for i=2:1:m+1 s2=s2+1; end if rawDataStr{i,1}=="DC25"&&rawDataStr{i,2}=="DC62" hy3(s3,1)=rawDataNum(i-1,1); s3=s3+1; end end xlswrite('DC14到DC10的原始货物量值.xlsx',hy1); xlswrite('DC20到DC35的原始货物量值.xlsx',hy2); xlswrite('DC25到DC62的原始货物量值.xlsx',hy3); [m1,n1]=size(hy1); zzff=hy1(m1-279:end,1); T=1:1:280; t0=datetime(2022,12,31); data1=[]; for i=1:length(T) data1=[data1,t0-caldays(i)]; % caldays自增，获取数组内的日期格式数据，便于绘图，下同 end

这段代码看起来是用来处理物流网络历史货量数据的。首先，它从名为"附件1：物流网络历史货量数据.xlsx"的Excel文件中读取原始数据。然后，它根据特定的条件筛选出与"DC14到DC10"、"DC20到DC35"和"DC25到DC62"线路相关的数据。

接下来，它将筛选出的数据分别保存到名为"DC14到DC10的原始货物量值.xlsx"、"DC20到DC35的原始货物量值.xlsx"和"DC25到DC62的原始货物量值.xlsx"的Excel文件中。

最后，它根据时间序列创建一个日期数组，用于绘制图表。

需要注意的是，在代码的开头有一行代码清除所有变量、清空命令窗口和关闭所有图表。这可能是为了确保代码从一个干净的环境开始执行。

相关问题

%------------------------检验预处理后的数据是否符合AR建模要求，计算自相关和偏相关系数---------------% %---------------------------------------计算自相关系数-----------------------------------% R0=0; for i=1:88 R0=Y(i)^2/88+R0; %标准化处理后的数据的方差 end for k=1:20 %R 协方差 R(k)=0; for i=k+1:88 R(k)=Y(i)*Y(i-k)/88+R(k); end end x=R/R0; %自相关系数x = 协方差/方差 %画图 figure; plot(x) title('DC14->DC10的自相关系数分析图');

这段代码是用来计算预处理后数据的自相关系数，并绘制自相关系数分析图。

首先，代码计算了标准化处理后数据的方差R0。通过循环遍历每个数据，将数据的平方除以数据总数并求和，得到方差R0。

然后，代码使用另一个循环计算了自相关系数R。循环从1到20，对于每个延迟k，计算了Y(i)和Y(i-k)的乘积，并将结果除以数据总数求和，得到协方差R(k)。

接下来，代码将协方差R除以方差R0，得到自相关系数x。

最后，代码绘制了自相关系数分析图，以x为纵轴。标题指明了分析的对象是"DC14->DC10"。

你可以运行这段代码来查看自相关系数分析图。

5‘d20,’b10,4’b10x,’dc10,5’b101,6’haafb，前面关于数字的表示方法哪些表示正确

以下表示方法是正确的：

- 5'd20: 表示掷20面骰子5次。
- b10: 表示二进制数10。
- 4'b10x: 表示一个4位的二进制数，其中第1位为1，第2位为0，第3位为不确定值（x），第4位为0。
- 'dc10: 表示掷一次10面骰子。
- 5'b101: 表示一个5位的二进制数，其中第1位为1，第2位为0，第3位为1，第4位为0，第5位为1。
- 6'haafb: 表示一个6位的16进制数，其中第1位为10（a），第2位为10（a），第3位为15（f），第4位为10（a），第5位为10（a），第6位为11（b）。