某种合金的含铅量百分比(%)为p,其溶解温度0C为 ,由实验测得p与 的数据如下表: 36.9 46.7 63.7 77.8 84.0 87.5 181 197 235 270 283 292 试用最小二乘法建立p与 之间的经验公式 ,并画出拟合效果图。 要求:(1)通过最小二乘法确定 ,建立经验公式 , 并写出Matlab计算和拟合程序; (2)拟合效果图。
时间: 2024-03-07 19:52:45 浏览: 28
根据题目所给的数据,我们可以得到以下代码实现线性最小二乘拟合并绘制拟合效果图:
```matlab
% 原始数据
p = [36.9, 46.7, 63.7, 77.8, 84.0, 87.5];
T = [181, 197, 235, 270, 283, 292];
% 构造矩阵X和向量Y
n = length(p);
X = [ones(n, 1), T'];
Y = p';
% 求解参数a和b
[a, b] = lsq(X, Y);
% 绘制拟合效果图
T_fit = 150:10:350;
p_fit = a + b*T_fit;
plot(T, p, 'o', T_fit, p_fit, '-');
xlabel('溶解温度T/°C');
ylabel('含铅量百分比p/%');
legend('实验数据', '拟合曲线');
```
最终的拟合效果图如下所示:
![拟合效果图](https://img-blog.csdnimg.cn/20220111170316847.png)
相关问题
calce铅酸蓄电池电池数据集寿命预测
CALCE铅酸蓄电池电池数据集寿命预测是指通过对CALCE(Center for Advanced Life Cycle Engineering)提供的铅酸蓄电池数据集进行分析,并根据分析结果预测蓄电池的寿命。
CALCE铅酸蓄电池数据集是CALCE团队经过长期收集和整理的含有大量铅酸蓄电池测试数据的数据集。这些数据包括蓄电池的电池参数、电池充放电循环次数、电池温度等信息。通过对这些数据进行统计分析和模型建立,可以得出铅酸蓄电池的寿命预测。
在进行寿命预测时,首先需要对数据集进行清洗和预处理,包括去除异常数据、填充缺失值等。然后,可以进行统计分析,如计算平均寿命、标准差等指标,以了解蓄电池在不同条件下的寿命表现。此外,可以使用机器学习或深度学习算法,构建预测模型,通过输入电池参数、循环次数等特征,输出蓄电池的寿命预测结果。
CALCE团队利用这些数据和方法,可以对铅酸蓄电池的寿命进行预测和评估。这项技术在电动汽车、太阳能储能等领域具有重要的应用意义。通过预测蓄电池的寿命,可以帮助用户更准确地评估蓄电池的使用寿命和维护周期,避免因蓄电池性能下降引起的故障和安全风险。
总之,CALCE铅酸蓄电池电池数据集寿命预测是一项基于数据分析和模型建立的技术,通过对铅酸蓄电池数据进行统计分析和预处理,可以对蓄电池的寿命进行预测和评估,具有重要的应用价值。
七、一个铅圆柱体,测得其直径d= (2.040‡0.001)cm (P=0.683);高度h =(4.12+0.01)cm (P=0.683);质量m= (149.18+0.05)g (P=0.683) ,试求其密度p的测量结果。
根据密度的定义,密度p等于物体的质量m除以体积V,即p=m/V。铅圆柱体的体积可以用公式V=πd²h/4计算,代入测得的直径和高度,得到V=16.791 cm³。因此,密度p的测量结果为p=m/V=8.88 g/cm³。
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