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交通管理部门如何掌握一座桥梁的通行情况?

来源:智能网
时间:2021-01-28 10:03:02
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交通管理部门如何掌握一座桥梁的通行情况?1、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

1、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。

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.interpolate import interp1d

plt.grid(linestyle='--')       #设置网格线---这里是虚线X = np.array([0,2,4,5,6,7,8,9,10.5,11.5,12.5,14,16,17,18,19,20,21,22,23,24])Y = np.array([2,2,0,2,5,8,25,12,5,10,12,7,9,28,22,10,9,11,8,9,3])

xnew= np.linspace(0,24,24*60) # 引入插值函数,这里的点较散乱,所以我选取高阶的样条插值f=interp1d(X,Y,'quadratic'); ynew=f(xnew) plt.plot(xnew,ynew,c='b')plt.show()# 计算一天的车辆总数c=sum(ynew)print('一天总共:',c)

2、某年美国旧车价格的调查资料如下表所示,其中xi表示轿车的使用年数,yi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?

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom numpy import polyfit,polyvalx=np.linspace(0,10,11)[1:11]y=np.array([2615,1943,1494,1087,765,538,484,290,226,204])

p=polyfit(x,y,2)print('p:',p)ynew=polyval(p,x)plt.plot(x,ynew)plt.show()ypred=polyval(p,4.5)print('使用4.5年后轿车的平均价格大致为:',ypred)

3、求下列微分方程组(竖直加热板的自然对流)的数值解

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom scipy.integrate import odeint
def fT(y,x):    f,df,ddf,T,dT=y; #拆分、降阶    return np.array([df,ddf,2*(df*df)-T-3*f*ddf,dT,-2.1*f*dT])
x=np.arange(0,10,0.1)ynew=odeint(fT,[0.0,0.0,0.68,1.0,-0.5],x)#plt.rc('font',size=16);plt.rc('font',family='Times New Roman')plt.plot(x,ynew[:,0],label='f')plt.plot(x,ynew[:,3],label='T')plt.legend()plt.show()

4、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。

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx=np.linspace(0,8,9)y=np.array([5,5.9945,7.0932,8.2744,9.5073,10.7555,11.9804,13.1465,14.2247])plt.scatter(x,y,c='r',label='Data point')
p=np.polyfit(x,y,1)print('p为:',p)ynew1=np.polyval(p,x)plt.plot(x,ynew1)
plt.legend()plt.show()
#从图中可以看出一次多项式的拟合效果就很好,所以接下来预测时采用一次多项式即可y9=np.polyval(p,9)y10=np.polyval(p,10)print('t=9野兔的数量:',y9)print('t=10野兔的数量:',y10)

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