如果有别人整理好的数据, 数据可视化的工作就好轻松很多, 或许只对某一部分感兴趣, 做一点提取和筛选还有要做的. 上一经验之中, 我们得到了关于再生能源的资料, 并且得到了一个结论: 可再生能源发电量稳步上升. 但是能否估计它的增长速度呢? 我们在这一经验之后, 继续做一点工作.
方法/步骤
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我们需要为它建立一个数学的模型, 首先要观察这些数据, 不要忘记图形的展示总是最直观最快捷的, 用 ListPlot 将逐年的数据绘制出来把. 观察图形, 大致都呈现快速上升的趋势, 但是在 2001 年有一个低谷, 看到这里要问一下, 为什么呢? 保持一定的数据敏感性. 应该还记得 911 事件吗? 没错就是在 2001 年, 再往后的 2002, 2003 都未超过 2000 年的水平, 我想这个理由还是可以解释的过去的, 继续往下进行.
2
从图形上看的出, 线性模型应该不适合, 我们来尝试用非线性拟合 NonlinearModelFit 函数来做.
3
现在将两个图形放置到一幅坐标轴中(可见以前的经验)
4
看的出, 拟合的数学模式还是可以较好的描述这个数据集合, 尝试用模型来计算 1998 年的数值, 并且与实际数据进行比较, 其实已经很接近真实值了.
注意事项
得到一个好的拟合模型并不简单, 手工调试参数的时间要花费很多时间, 更别说让拟合真正发挥作用所要花费的功夫了.