数学建模 - 图文

附录3，主因子的提取：

成份矩阵 a VAR00001 VAR00002 VAR00003 VAR00004 VAR00005 VAR00006 VAR00007 VAR00008 1 成份 2 -.056 .145 .771 -.205 -.276 -.675 .064 .393 .916 .921 .446 .972 .907 .589 .959 .915 提取方法 :主成分分析法。 a. 已提取了 2 个成份。

附录4：8种元素的相关性：

近似矩阵 As Cd Cr Cu Hg Ni Pb Zn As 1.000 .255 .189 .160 .065 .316 .290 .246 Cd .255 1.000 .352 .397 .265 .329 .660 .431 Cr .189 .352 1.000 .532 .103 .716 .383 .424 值向量间的相关性 Cu .160 .397 .532 1.000 .417 .495 .520 .387 Hg .065 .265 .103 .417 1.000 .103 .298 .195 Ni .316 .329 .716 .495 .103 1.000 .307 .436 Pb .290 .660 .383 .520 .298 .307 1.000 .494 Zn .246 .431 .424 .387 .195 .436 .494 1.000 25

附录5：MATLAB最小二乘法编程：

x=[0.1527 7.4679 4.4510 9.3181 4.6599

4.1865 8.4622 5.2515 2.0265 6.7214];

y=[8.3812 0.1964 6.8128 3.7948 8.3180

5.0281 7.0947 4.2889 3.0462 1.8965];

z=[8.5979 56.6475 26.9266 91.1643 30.1839

23.2528 79.0822 32.7274 8.0064 47.6670];

c=[8.5979 56.6475 3 91.1643 30.1839 35

79.0822 60 8.0064 47.6670];

f=@(p,x)(p(1)+p(2).*(x(1,:)-p(3)).^2+p(2).*(x(2,:)-p(4)).^2+

p(2).*(x(3,:)-p(5)).^2)

p=lsqcurvefit(f,[1,2,5,3,5],[x;y;z],c)

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As金属X坐标/浓度变化曲线

Cd金属坐标/浓度变化曲线

Cr金属X坐标/浓度变化曲线

Cu金属X坐标/浓度变化曲线

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Hg金属X坐标/浓度变化曲线

Ni金属X坐标/浓度变化曲线

Pb金属X坐标/浓度变化曲线

Zn金属X坐标/浓度变化曲线

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