基于Xgboost的商业销售预测
基于Xgboost的商业销售预测，以德国Ｒｏｓｓｍａｎｎ商场的数据为例，通过对数据的探索性分析，以相关背景业务知识体系为基础，通过可视化分析，提取隐含在数据里的特征，使用性能较优的Ｘｇｂｏｏｓｔ方法进行规则挖掘，取得较好效果。第3期饶泓等:基于 Boost的商业销售预测277·(3)eta:收缩步长,即学习速率,取值范围是,3.1数据来源默认为0.3。在更新叶子节点的时候,权重乘以本文所有数据均来自 Haggle中的 Rossmanneta,以避免在更新过程中的过拟合。商店销售额数据集。 Rossmann是商人 Dirk ross(4) max _ depth:每棵树的最大深度,取值范围mann创立的德国首家平价日用品商店,现在的是,默认为6。树越深,越容易过拟合。Rossmann公司逼布欧洲7个国家,分店达100多(5) subsample:训练的实例样本占整体实例样家。论文通过位于德国的1115所 Rossmann连锁本的比例取值范围是(0.1],默认为1。值为0.5商店的历史数据预测未来48天商店的销售额时意味着 Boost随机抽取一半的数据实例来生成Haggle给出了三个数据集: train、test、 store,分树模型,这样能防止过拟合别是训练集测试集和商店基本信息的数据集,对训(6) colsample bytree:在构建每棵树时,列(特练集建模训练,对测试集进行预测。征)的子样本比,参数值的范围是(0,1]数据集基本信息如下(7) objective:默认为reg: linear;(1)训练集 train.csv:时间范围为2013年01月(8)sccd:随机数种子,为确保数据的可重现01日到2015年07月31日,共942天,1017209条性,默认为0。数据。2.2K折交叉验证方法(K一CV(2)测试集test.csv:时间范围为2015年08月论文采用K折交叉验证方法。将原始数据0日到2015年09月17日,共48天,41088条数分为K个子集,每个子集分别验证一次,剩余的K据组子集作为训练数据,这样可得到K组训练集(3)商店基本信息数据集 store.csv:1115条数和测试集以最终的分类平均精度作为性能指标。据,共1115家商店的信息。在实际应用中,K值一般大于或等于2,需要建立K3.2数据的可视化分析及原始特征提取个模型来进行K折交叉验证的实验,并计算K次为了获取影响销售额的基本数据特征,论文对测试集的平均辨识率Gaggle提供的 Rossmann数据集进行了可视化分K折交叉验证的结果能较好说明模型效果,有析,提取原始特征集。效地避免欠拟合与过拟合。在 Boost中,通过(1)顾客数和销售额之间的关系xgb.cv函数来做交叉验证。从图1中可以看出,顾客数和销售额之间存在2.3独热编码(One- hot encoding紧密的正相关关系。由于 Boost仅适用于处理数值型向量,因此处理训练集和测试集时需要将所有其它形式的数10.0据转换为数值型向量,本文采用独热编码将特征值转专换为数值。50独热编码也称一位有效编码,即对于任意时间任意给定的状态,状态向量中只有一位为1,其余6各位为0,将n类特征值转化成n位二进制数串,将顾客数特征的每个对应类设置为1。独热编码将每一个特图1顾客数与销售额的关系曲线征的个取值通过独热编码后转换成了n个二元特(2)促销对销售的影响的可视化分析征,通过该方法将特征转变成稀疏矩阵6。独热编图2和图3中 Promo取1表示当天有促销活码能够解决分类器不好处理属性数据的问题并在动取0表示没有促销活动。从图中可以看出促销一定程度上扩充了特征活动对顾客数并没有太大影响,但销售量却明显提3数据预处理高了,即促销活动并没有吸引更多的顾客,但提高了顾客的购买力,从而提高了销售额。通过查询原始为了获取数据中的有效特征,论文采用探索性数据发现没有促销的情况下顾客平均消费8.94欧数据分析方法对数据进行可视化分析获得数据分元,有促销活动的情况下平均消费10.18欧元布特征,理解原始数据的基本特征,发现数据之间的(3)星期( DayOf Week)对销售影响的可视化分潜在模式.找出数据中的有效特征析21994-2017ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net278南昌大学学报(理科版)2017年40000表2商店薮据基本特征集30000特征名称含义值批20000ore商店号取值:1到1115商店类型10000商店类别分类:逢础类met最近的党争对手的距薮卷:桊商店0离里有761个商店有PromoCompetition-图2促销对销售额的影响Open SinceMonth竞争对手开张的月份月份Open since year竞争对手开张的年份年份数据6000P持续性的促销活动0:无,1:有的4000Prom2 Since Week开始参加Pomo2促销日历上的第几周数的日历周值2000Pomo2 Sincerer开始参加Pm2i年份数据PromoPromoInterval参加Pomn2促销开始Jan,Apr,Jo)e的月份列表Feb, May, Aug, Nov".图3促销对顾客数的影响Mar, Jun, Sept, Dec从图中可以看出,星期日的销售额中位数和上不同的分类特征在训练集和测试集中的比例见四分位数远远高出正常营业日,但是下四分位数却表3~6低于正常营业日,即有些商店星期日营业额高于平表3Open特征取值比例时,但也有一部分商店的销售额低于正常营业日。从图中也可以看出,从周一到周六,周一的销售额偏16.99高一些,星期六的销售额偏低一些test/yo14.5585,4440000表4Prom特征取值比例30000Pramo0凝train61.8538,15批2000test/%50.4239.5810000表5 Stateholiday特征取值比例y星期几1.990.660.40图4销售额在星期1~7中的分布情况test/%99.560.44由于篇幅的关系,对数据的可视化分析不表6 Schoolholiday特征取值比例列岀。根据这些数据的可视化化析,我们提取出如Schoclholiday表1所示和表2所示的训练数据和测试数据原始特test/%55.6544.35征集以及商店数据基本特征集。表1数据原始特征集3.3数据预处理持征名称含义3.3.1数据清洗为获得可训练用数据,我们对原tcre有店号取值:1到1115始数据进行清洗,具体过程如下:DayOfWeek星期几取值:1到7(1)标记异常数据。如商店是开门的,但是销Date时间如2013-01-01Sales销售额数值售额为零的数据为异常数据Customers顾客数数值(2)对训练集的 Sales销售额字段取对数,设置是否开店关店,1:开店为 Saleslog字段;P当天是否有促销0:无促销,1:促销0:非假日,a:公共假日;b:(3)缺失值用一1填充;State Holiday假日复活节,c:圣诞节(4)合并训练集和测试集,添加Set字段,用以SchoclHoliday学校假日0非假日,1:假日分训练集和测试集,值1为训练集,0为测试集;(3)数值化分类特征值。原始数据集中, State21994-2017ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net第3期饶泓等:基于 Boost的商业销售预测holiday分类特征取值为0、a、b、c,无法代入模型计算因此重新编码为0、1、2、3; Store Type分类特4实验结果及分析值为a、b、c、d, Assortment分类特征值为a、b、c,采4.1实验条件用同样方法用整型数据重新编码(1)软件环境(6)分解特征。将原始数据集中Date特征分(a)操作系统: Windows7x64解为 DatcDay、 Datc Wcck、 DatcMonth、 Datc ycar(b)开发平台: Python2.7+R3.4.2DateDay OfYear5个特征(c)第三方库: Python: numpy+ pandas+(7)增加字段 PateNt,即Date转换为整型的 atplotlib I xgboost;R3.4.2库: data table|gg形式lot2tlubridate-zoo-dplyr+scales+xgboost+(8)规范化特征表达。对 Competition- forecast glmnetpen sinceRer和 CompetitionOpenSinceMonth字(2)硬件环境段合并成普通年月的表达,并转化为整型;将Pro处理器:Iner(R)Core(TM)i3-4160CPUcmoZsincc ycar和 Promo2 Since wcck字段合并成普3.60GHz通年月的表达,并转化为整型,增加字段内存:8GBPromo2 SinccInt4.2单 Boost模型()删除偏差大于2.5的异常数据。对特征工程后的所有特征用 Boost模型进行(10)删除存在异常的数据点,如图5所示的异训练,参数如表7所示。常数据。表7单 Boost模型参数25000参数值参数值15000thread500M4M小人Activereg: linear subsamplegrounds20000colsample bytearly stop. round250004.3组合模型0%时你以根据模型的作用将模型分为三类:商店模式模型、数据合并模型、混合模型。商店模式模型:下面采用单个模型是对每个商图5异常数据店进行单独拟合。这类模型关注商店各自的特性,3.3.2特征处理论文根据相关信息背景对数据但是它也错过了可在其他相似商店的模式中获取的进行特征处理:信息(1)增加字段 Competition OpenInt(1)线性模型lm拟合趋势,不带特征交互的(2)添加一些额外的特征,如商店的位置特征 Boost模型拟合残差StoreState发薪日效应特征 PayDay(在一个月的第(2)线性模型lm拟合趋势,带特征交互的Ⅹg个工作日设置特征值为3在随后的两天设置为 boost模型拟合残差2、1)(3)线性模型lm拟合趋势,不同参数值的(3)增加商店平均每天的销售额 Sales PerDay、 glmnet模型拟合残差平均每天的顾客数 CustomersPerDay、平均每天每(4)tslm模型拟合趋势丨季节性,Ⅹ gboost模位顾客的销售额 SalesPerCustomers Per Day作为新型拟合残差。的特征。(5)tslm模型拟合趋势十季节性, glmnet模型(4)增加特征组合,如: store; DayofWeek,拟合残差store: Dayofweek: Promo等等。(6)tslm模型拟合趋势十季节性,Ⅹ gboost模型+ gemnet模型拟合残差。(7)每个商店直接用Ⅹ gboost模型拟合残差。21994-2017ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net·280·南昌大学学报(理科版)2017年这些模型中,含有 Boost模型的模型参数设1.5- A. train-rmspe- B. train-rmspe置如表8,其中模型7中参数 rounds值设为500。1.0-A.validation-rmspe-B validation表8组合 Boost的模型参数0.5参数值0150030004500600075009000参数值RMSPEreg: linear eta0.013C0max _ depth图6在训练集 train和验证集 validation上的 RMSPE值colsamplc bytrcc0.8subsample3.95图7给出了 Boost模型中非组合特征的重要数据合并模型:下列模型使用合并有 store数度得分,从图中可以看出时间类特征和有关竞争对据集和trai训练集的数据集。各个模型的参数设手的特征得分非常髙,这意味着这些特征对模型具置如表9-11有非常大的影响。表9没有特征工程的 Boost模型DateWeek参数参数CompetitionopenIntreg: lineareta0.01SalesperDayPromorounds3000max _depthcolsample bytreesubsampleAssortment 152100000020000003000000F score特征重要度表10有特征工程的 Boost模型图?特征重要度得分参数参数值bjectivereg: linear eta为了对比各模型的泛化效果,我们给出了单类模型(线性模型LM、时间序列线性模型TSLM、基4000subsoIl0.9于 Lasso和 Elastic net正则广义线性模型 glmnet、early stop. round100cclsample bytree极端梯度上升模型ⅹ gboost)和它们之间的组合模型在测试集上 RMSPE值,从而评价模型在测试集表11153个特征十特征交互的 Xgboost模型上的泛化能力。如表13所示参数值参数表13各模型 RMSPE值比较objectivereg: linear etaC.015max depth18模型RMSPE值.20657300CLM一简单的特征处理rounds. 1l.7TSLM+筒单的特征处理cCanvTree0.12751early stop. round100random forest-简单的特征处理glmnet+简单的特征工程3.11974组合模型:通过组合数据合并模型来获取跨多个商Boost十简单的特征工程0.11839店之间共同的特质。模型的残差用商店模式模型中Boost+特征工程Boost+ glmnet+特征工程0.11262的模型来拟合,从而获得每个商店的特质。用Igloos+ glmnet+tslm+lm+特征工程0.1114Gprcomp函数从数据中提取50个主成分,并用Xg从表中可以看出,Ⅹ ghost单模型的能力就优bost模型来拟合、计算残差。模型说明如下:于其它模型,在进行了简单特征工程后, Boost(1)使用线性模型lm拟合趋势,带特征交互的和 gemnet模型相比, Boost模型依然效果更好。glmnet模型+ Boost模型拟合残差,最后我们结合TSLM|LM在处理趋势和季节性上(2)使用tslm拟合趋势和季节性,带特征交互的优势,采用集成方法对 Xgboost+ glmnet进行组的 Boost模型拟合残差。合得出优化模型Ⅹ gboost+ glmnet+tslm+lm+特图6给出模型在训练集和验证集上的 RMSPE征工程, RMSPE值得到较大提升,泛化性能最优的变化过程,横坐标是次数,纵坐标是 RMSPE的值A是人工删除了异常点的数据中的异常数据5结论并没有删除。可以发现在训练集上训练的前500次本论文研究基于 Boost方法对实体零售业销RMSPE的值就迅速的降低到0.2,然后在1750次售额进行预测。论文以德国零售业 Rossmann公就在0.1左右了,可以看出在训练集上效果很好。司1115家实体门店的商场信息和销售数据为薮据21994-2017ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net第3期饶泓等:基于 Boost的商业销售预测281·源,采用 Boost方法对公司销售额进行预测。参考文献通过在特征工程中对原始数据进行特征提取、L1」赵啸彬.基于数据挖掘的零售业销售预测LD.上海:选择和构建,筛选岀用于训练的特征属性;对比Xα上海交通大学.2010boost、随机森林、 GLMNET以及IM、TSIM模型2 CHEN T,HET. Higgs Boson Discovery with boosted等不同方法对销售额的预测结果,表明 Xgboosτ方TreesLCI.JMLR: Workshop and Conference Proceed法无论是训练速度还是在 RMSPE评价标准上都具2015.42:6980有明显的优势。3 ROBERT E. Banfield, Lawrence (. Hall. Kevin WBowyer. W. P. Kegelmeyer, A Comparison of Decision为了进一步提高 Boost预测模型的精度和泛Tree Ensemble Creation Techniques LI]. IEEE Trans-化能力,本文通过大量的特征工程,尝试多种模型的actions on Pattcrn Analysis and machinc intelligence集成学习方法和参数调优,利用 GLMNET和Xg2007,29(1):173-180boost模型拟合残差,并结合IM、TSLM在趋势和[]李航.统计学习方法[M]北京:清华大学出版社,李节性预测的优点,获得组合优化模型。实验表明2012该组合模型在性能上优于单一 Boost预测模型。[5]闻玲·移动平均季节模型在商品销售收入预测中的应这种基于Xⅹ gboost的组合模型不仅适用于对德AJ. Market Modernization, 2010(28):43-45国零售业销售额的预测还可以将此方法应用于国6黄伟陶俊才.一种基于k- means聚类和关监督学习内零售实体业甚至电商平台的销售额预测,对于提的医学图像分割算法[J].南吕大学学报(理科版),2(14,33(1):31-35高商店的运营生产模式、日常管理、价格管理、配送[7 RICE J Mathematical Statics and Data Analysis[M]方式及精准营销具有重要的意义cand Edition, Plymouth: Duxbury Press, 2006: 221-21994-2017ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net
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MATLAB与控制系统仿真实践
MATLAB与控制系统仿真实践,适合学习自动制方向的用MATLAB进行仿真的人士学习和参考内容简介本书以 MATLAB R2007a为仿真平台,以清新、简洁的风格介绍了 MATLAB语言基础及基于 MATLAB的控制系统仿真。本书在结构上包括上下两篇共17章。上篇介绍 MATLAB语言基础,并简要介绍了 MATLAB GUI程序设计和 MATLAB的混合编程知识,共7章;下篇介绍控制系统的 MATLAB仿真,并提供了两个课程设计实例供学习参考,共10章全书结构清晰,内容翔实,图文并茂,以丰富的实例突岀实践性,通过紧密联系实际突出实用性。本书可作为自动控制等相关专业的教学参考用书,也可作为相关领域工程技术人员和研究人员的参考资料。书中 MATLAB语言的介绍较为全面,可供 MATLAB语言入门者学习参考。书中所给综合实例则对相关课程设计、毕业设计等有重要参考价值图书在版编目(CIP)数据MATLAB与控制系统仿真实践/赵广元编著.一北京北京航空航天大学出版社,2009.8( MATLAB开发实例系列图书)ISBN978-7-81124-787-9Ⅰ.M…·Ⅱ.赵…Ⅲ.①自动控制系统一计算机辅助计算一软件包, MATLAB7.4—教材②自动控制系统一计算机仿真一软件包, MATLAB7.4—教材Ⅳ.TP273TP391.9中国版本图书馆CIP数据核字(2009)第073080号MATLAB与控制系统仿真实践赵广元编著责任编辑陈守平刘亚军北京航空航天大学出版社出版发行北京市海淀区学院路37号(100191)发行部电话:(010)82317024传真:(010)82328026http://www.buaapress.comcnE-mail:bhpress@263.net北京市印刷有限公司印装各地书店经销开本:787mm×1092mm1/16印张:20字数:512千字2009年8月第1版2009年8月第1次印刷印数:5000册ISBN978-7-81124-787-9定价:34.00元前言MATLAB被称为 The Language of Technical computing,它面向理工科不同领域,功能强大、使用方便,而更大的优点在于它的高度开放性。正因如此, MATLAB在理工多个学科的仿真中成为首选工具。作者结合“ MATLAB语言与控制系统仿真”的教学实践与研究成果,以 MATLAB R2007a为系统仿真平台,以清新、简洁的风格编写了本书。1.本书结构与内容安排本书在结构上包括上下两篇。上篇为 MATLAB语言基础,共7章;下篇为控制系统的MATLAB仿真,共10章。上篇主要内容有: MATLAB环境认识与操作, MATLAB语言数据类型和运算符等基础知识, MATLAB的数学运算与符号运算, MATLAB语言的程序设计, MATLAB语言的二维图形、三维图形和符号函数的绘制等绘图基础。同时,以基于GUⅠ设计工具 GUIDE的开发为例简要介绍了 MATLAB GUI程序设计,初步介绍了 MATLAB的混合编程知识,并给出了应用 MATLAB Builder for Java进行混合编程的实例。下篇主要内容有:自动控制及其仿真概述;对 MATLAB仿真集成环境— Simulink的较全面介绍,包括基本操作与设置、子系统及封装技术和S函数的编写等高级应用;基于MATLAB的控制系统数学建模包括了不同函数模型的建立及各种系统模型之间的转换,方框图模型的连接化简等;分别从直接判定和图解判定两方面来进行控制系统的稳定性分析;对控制系统的时域分析分别从动态性能指标和稳态性能指标的分析岀发进行描述;对控制系统的根轧迹分析及基于根轨迹的系统校正;对控制系统的频域分析与基于频域法的校正;控制系统的PID控制器设计主要包括了PI控制器的作用分析及设计举例;非线性控制系统分析中首先给出了非线性特性模块的构建举例,之后分别对使用相平面法和描述函数法进行了仿真分析。各章的原理要点起提纲作用,也供回顾之用;同时对所使用的 MATLAB函数给出简明用法说明。最后一章以两个课程设计综合实例演示了实践教学中 MATLAB的系统仿真应用。2.本书的特点本书结构清晰,内容翔实,图文并茂,并突出以下三点:第一,适当扩展介绍 MATLAB。上篇对 MATLAB的介绍除尽可能满足控制系统仿真需要,直接为下篇做铺垫外,作为扩展还简要介绍了 MATLAB GUⅠ程序设计和 MATLAB的混合编程知识,这有利于读者更全面地认识 MATLAB。学生在其他课程的学习、参加竞赛以及毕业设计等活动中主动应用了这两部分内容,证明以适当的篇幅进行 MATLAB的扩展介绍是必要和有效的。第二,以丰富的实例突出实践。通篇以大量实例展示 MATLAB操作及其在控制系统仿真中的应用。各章中避免太多理论的重复讲解,而仅适当地对自动控制原理的已有结论作简要介绍。对于不同例题的分析有助于引导读者对自动控制原理的深入理解,避免仅作函数的使用介绍与举例。建议读者在使用本书时最好手头有一本自动控制原理的教材作参考第三,紧密联系实际突出应用。通过课程设计综合实例的介绍,突出仿真的实际应用,达到将书本知识与实际系统设计联系起来的目的。这两篇课程设计报告源于学生课程设计的优秀作品,经进一步整理完善而形成3.本书的适用对象本书可作为自动控制、机电一体化、计算机仿真等专业的大专院校学生和研究生的教学参考用书,也可作为自动控制相关领域工程技术人员和研究人员的参考资料。本书对 MATLAB语言的介绍较为全面,也可供学习使用 MATLAB语言参考。书中所给综合实例则对相关课程设计、毕业设计等有重要参考价值4.致谢本书成稿过程中,在结构安排方面得到陕西师范大学傅钢善教授的指点。对傅老师的指点与鼓励表示诚挚的谢意本书成稿后,东北大学人工智能与机器人硏究所潘峰博士仔细阅读了主体内容,提岀了诸多宝贵意见。作者已按照其意见进行了修改。在此表示感谢本书是西安邮电学院课程建设项目(院教[2007]26号)的部分成果。本门课程于2009年被评为校级优秀课程。这里对课程建设小组其他成员的不懈努力表示感谢,对教务处的大力支持表示感谢感谢西安邮电学院信息与控制系主任范九伦教授的鼓励与大力支持,感谢自动化实验室全体老师的无私帮助。本书编写过程中,郑祺、魏美荣、张爱妮等做了部分仿真实验工作,马宏宇、白建华、赵晓莉等做了大量资料查阅、文字校对工作,对他们的辛勤付出表示感谢最后特别感谢妻子马泓波博士的全力支持书中所有程序的源代码可在北京航空航天大学出版社(htp:/www.buaapres.com.cn/)下载中心下载。同时,北京航空航天大学出版社联合MATLAB中文论坛(http://wwwiLoveMatlab.cn)为本书设立了在线交流版块,网址http://www.ilOveMatlab.cn/forum156-1.html,有问必答!作者会第一时间在 MATLAB中文论坛勘误,也会根据读者要求陆续上传更多案例和相关知识链接,还会随着 MATLAB版本的升级增添必要的内容以满足读者的需求。希望这本不断“成长”的书能最大限度地解决您在学习、研究、工作中遇到的MATLAB控制系统仿真相关问题由于作者水平有限,加之时间仓促,书中的不足与疏忽之处,敬请读者批评指正编者2009年5月目录上篇 MATLAB语言基础第1章 MATLAB环境认识与操作1.1 MATLAB环境认识1.1.1命令窗口33351.1.2命令历史记录窗口1.1.3工作空间…1.1.4帮助窗口……………………………………………………………………………81.1.5图形窗口101.1.6编辑/调试窗口111.2 MATLAB notebook及其使用…111.2.1 MATLAB Notebook的启动121.2.2 Notebook的菜单命令…121.2.3输出单元的格式控制131.2.4使用M-book模板的技巧14本章小结14第2章 MATLAB语言基础152.1 MATLAB语言的常量与变量鲁·2.1.1 MATLAB语言的常量2.1.2 MATLAB语言的变量162.2 MATLAB语言的运算符……172.2.1算术运算符…172.2.2关系运算符172.2.3逻辑运算符…………………………………172.3 MATLAB语言的数据类型…2.3.1 MATLAB语言的数据类型概述8882.3.2稀疏矩阵2.3.3单元数组222.3.4结构数组252.4 MATLAB语言的基本语句结构………………………………………………284.1直接赋值语句282.4.2调用函数语句29本章小结29第3章 MATLAB的数值运算与符号运算基础3.1数组与矩阵的基本操作…···鲁··,鲁·,·,·,··鲁·鲁…303.1.1数组与矩阵的输入……………303.1.2数组与矩阵元素的操作343.1.3数组与矩阵的输出………………3.2 MATLAB的基本数值运算∴373.2.1算术运算3.2.2关系运算3.2.3逻辑运算433.2.4运算优先级443.3 MATLAB的基本符号运算453.3.1符号运算基本函数453.3.2符号代数方程求解463.3.3符号微积分运算483.3.4 Laplace变换及其反变换、Z变换及其反变换49本章小结∴51第4章 MATLAB语言的程序设计524.1 MATLAB语言的流程结构524.1.1if,else和 elseif组成的条件转移结构…524.1.2 switch,case和 otherwise组成的开关结构534.1.3 while/for循环结构544.1.4try和 catch组成的试探结构544.1.5 MATLAE程序设计举例554.2 MATLAB函数的编写584.2.1 MATLAB函数基本结构……···.··..·;···.····4.2.2 MATLAB函数编写举例3 MATLAB程序设计中的一些问题本章小结……∴65第5章 MATLAB语言的绘图基础665.1二维图形的绘制661.1绘制二维图形的基本函数及示例66图形的修饰及示例5.1.3多图绘制函数及示例特殊应用二维图形的绘制5.2三维图形的绘制805.2.1三维图形绘制函数805.2.2三维图形绘制举例805.3图形的图形化编辑………825.4符号函数绘制图形835.4.1符号函数绘制图形的函数及示例………835.4.2符号函数的图形化绘制方式84本章小结·鲁85第6章 MATLAB GUI程序设计初步866.1GUI设计工具 GUIDE简介866.1.1 GUIDE的启动866.1.2GUI界面的创建6.2GUI程序设计示例876.2.1“ Hello world”程序的设计曹·,·非876.2.2控制系统典型环节的演示程序…………………………………………………89本章小结94第7章 MATLAB的混合编程初步…………957.1 MATLAB的混合编程形式简述957.2常用 MATLAB混合编程方法957.2.1使用 MATLAB的 MATLAB Compiler957.2.2利用 MATLAB引擎( MATLAB Engine)967.2.3利用 ActiveX技术967.2.4利用MAT文件967.2.5使用MEX文件977.2.6利用 MatrixVB实现与 Visual basic的混合编程977.2.7利用 MATLAB Builder系列工具∴977.3示例— MATLABG Builder forJava应用987.3.1生成魔方矩阵的演示程序……987.3.2输出函数曲线的演示程序102本章小结…………∴…105下篇控制系统的 MATLAB仿真第8章自动控制及其仿真概述8.1自动控制系统概述8.1.1自动控制系统的基本形式及特点8.1.2自动控制系统的分类1108.1.3对自动控制系统的要求及性能评价8.2控制系统仿真概述8.2.1仿真的基本概念……………………………………………………………1108.2.2仿真的不同分类1118.2.3仿真技术的应用及发展1128.2.4计算机仿真的要素及基本步骤1132.5控制系统仿真软件本章小结….114第9章 MATLAB的仿真集成环境—— Simulink∴1159.1 Simulink概述……1159.2 Simulink的基本界面操作………1159.3 Simulink的功能模块及其操作1179.3.1 Simulink的功能模块9.3.2功能模块的基本操作1219.3.3功能模块的连接操作1249.4 Simulink仿真环境的设置1249.5子系统及封装技术1269.5.1子系统的建立……………………………………………………………………1269.5.2子系统的封装1279.6用 Simulink建立系统模型示例1299.7 Simulink的高级应用—S函数的编写1329.7.1S-函数的工作原理1329.7.2S-函数的设计实例…138本章小结……·········.···143第10章基于 MATLAB的控制系统数学建模14410.1控制系统的传递函数模型14410.1.1系统传递函数模型简述14410.1.2传递函数的 MATLAB相关函数……14510.1.3建立传递函数模型实例∴………………14610.2控制系统的零极点函数模型14910.2.1零极点函数模型简述鲁·要10.2.2零极点函数的 MATLAB相关函数14910.2.3建立零极点函数模型实例∴……………………15010.3控制系统的状态空间函数模型15310.3.1状态空问函数模型简述………………15310.3.2状态空间函数的 MATLAB相关函数15310.3.3建立状态空间函数模型实例…15410.4系统模型之间的转换15610.4.1系统模型转换的 MATLAB相关函数15610.4.2系统模型之间转换实例10.5方框图模型的连接化简16110.5.1方框图模型的连接化简简述…………………………………………………16110.5.2系统模型连接化简的 MATLAB相关函数16310.5.3系统模型连接化简实例16310.6 Simulink图形化系统建模实例…166本章小结………………167第∏1章控制系统的稳定性分析16811.1系统稳定性的 MATLAB直接判定……16911.1.1 MATLAB直接判定的相关函数16911.1.2 MATLAB直接判定实例………………16911.2系统稳定性的 MATLAB图解判定…17211.2.1 MATLAB图解判定的相关函数17211.2.2 MATLAB图解判定实例17211.3 MATLAB LTI Viewer稳定性判定实例………………174本章小结176第12章控制系统的时域分析7712.1控制系统的动态性能指标分析12.1.1控制系统的动态性能指标7712.1.2控制系统动态性能指标 MATLAB求取实例12.2控制系统的稳态性能指标分析18512.2.1系统的稳态性能指标………18512.2.2控制系统稳态性能指标 MATLAB求取实例…18512.3 MATLAB时域响应仿真的典型函数应用18812.3.1 MATLAB时域响应仿真的典型函数18812.3.2 MATLAB时域响应仿真的典型函数应用实例………………………………18812.4 MATLAB/ Simulink图形化时域分析19212.4.1 MATLAB LTI Viewer时域分析实例19212.4.2 Simulink时域分析实例194本章小结196第13章控制系统的根轨迹分析与校正19713.1控制系统的根轨迹法分析19913.1.1 MATLAB根轨迹分析的相关函数…13.1.2 MATLAB根轨迹分析实例19913.2控制系统的根轨迹法校正21113.2.1根轨迹法超前校正及基于 MATLAB的实例21213.2.2根轨迹法滞后校正及基于 MATLAE的实例……21613.3 MATLAB图形化根轨迹法分析与设计22013.3.1 MATLAB图形化根轨迹法分析与设计工具 rltool∴…∴22013.3.2基于图形化工具 rltool的系统分析与设计实例221本章小结223
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