数学模型（插值、拟合和微分方程）-python实现

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插值、拟合和微分方程-python实现

• 问题1 车辆数量估计
• 问题2 旧车平均价格
• 问题3 微分方程组求解
• 问题4 野兔数量

问题1 车辆数量估计

题目描述

交通管理部门为了掌握一座桥梁的通行情况，在桥梁的一端每隔一段不等的时间，连续记录1min内通过桥梁的车辆数量，连续观测一天24h的通过车辆，车辆数据如下表所示。试建立模型分析估计这一天中总共有多少车辆通过这座桥梁。

python 实现(关键程序)

def get_line(xn, yn):
        def line(x):
                index = -1
                # 找出x所在的区间
                for i in range(1, len(xn)):
                        if x <= xn[i]:
                                index = i - 1
                                break
                        else:
                                i += 1
                if index == -1:
                        return -100
                # 插值
                result = (x - xn[index + 1]) * yn[index] / float((xn[index] - xn[index + 1])) + (x - xn[index]) * yn[
                        index + 1] / float((xn[index + 1] - xn[index]))
                return result
        return line
time = [0, 2, 4, 5, 6, 7, 8,
        9, 10.5, 11.5, 12.5, 14, 16, 17,
        18, 19, 20, 21, 22, 23, 24]
num = [2, 2, 0, 2, 5, 8, 25,
        12, 5, 10, 12, 7, 9, 28,
        22, 10, 9, 11, 8, 9, 3]
# 分段线性插值函数
lin = get_line(time, num)
# time_n = np.arange(0, 24, 1/60)
time_n = np.linspace(0, 24, 24*60+1)
num_n = [lin(i) for i in time_n]
sum_num = sum(num_n)
print("估计一天通过的车辆：%d" % sum_num)

结果

问题2 旧车平均价格

题目描述

某年美国旧车价格的调查资料如下表所示，其中$x_i$表示轿车的使用年数，$y_i$表示相应的平均价格。试分析用什么形式的曲线拟合表中所给的数据，并预测使用4.5年后轿车的平均价格大致为多少?

Python 实现(关键程序)

from scipy.optimize import curve_fit
def func(x, a, b, c):  # 指数函数拟合
    return a * (b**(x-1)) + c

year = np.arange(1, 11, 1)
price = [2615, 1943, 1494, 1087, 765, 538, 484, 290, 226, 204]

popt, pcov = curve_fit(func, year, price)
a = popt[0]
b = popt[1]
c = popt[2]
price_fit = func(year, a, b, c)

结果

问题3 微分方程组求解

题目描述

求下列微分方程组(竖直加热板的自然对流)的数值解
$\{\begin{array}{l}\frac{{\mathrm{d}}^{3}f}{\mathrm{d}{\eta }^3}+3f\frac{{\mathrm{d}}^{2}f}{\mathrm{d}{\eta }^2}-2{\left(\frac{\mathrm{d}f}{\mathrm{d}\eta }\right)}^2+T=0\\ \frac{{\mathrm{d}}^{2}T}{\mathrm{d}{\eta }^2}+2.1f\frac{\mathrm{d}T}{\mathrm{d}\eta }=0\end{array}$
已知当$\eta =0$时，$f=0,\frac{\mathrm{d}f}{\mathrm{d}\eta }=0,\frac{{\mathrm{d}}^{2}f}{\mathrm{d}{\eta }^2}=0.68,T=1,\frac{\mathrm{d}T}{\mathrm{d}\eta }=-0.5$ 要求在区间[0,10]上画出数值解的曲线。

Python实现(关键程序)

from scipy.integrate import solve_ivp
def natural_convection(eta, y):  # 将含有两个未知函数的高阶微分方程降阶，得到由2+3个一阶微分方程组成的方程组
    T1 = y[0]
    T2 = y[1]
    f1 = y[2]
    f2 = y[3]
    f3 = y[4]
    return T2, -2.1*f1*T2, f2, f3, -3*f1*f3 + 2*(f2**2)-T1

eta = np.linspace(0, 10, 1000)
eta_span = [0, 10]
init = np.array([ 1, -0.5, 0, 0, 0.68])

curve = solve_ivp(natural_convection, eta_span, init, t_eval=eta)

结果

问题4 野兔数量

题目描述

某地区野兔的数量连续9年的统计数量(单位:十万)如下表所示.预测t = 9, 10时野兔的数量。

Python实现(关键程序)

import numpy as np

year = np.arange(0, 9, 1)
num = [5, 5.9945, 7.0932, 8.2744, 9.5073, 10.7555, 11.9804, 13.1465, 14.2247]

fit = np.polyfit(year, num, 1)
print("线性拟合表达式：", np.poly1d(fit))
num_fit = np.polyval(fit, year)
plt.plot(year, num, 'ro', label='原始数据')
plt.plot(year, num_fit, 'b-',label='拟合曲线')
year_later = np.arange(8, 11, 0.5)
num_fit_curve = fit[0] * year_later + fit[1]

结果

本文地址：https://blog.csdn.net/qq_40678163/article/details/109594520