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%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%% % Accrescimento della PECORA IN TASMANIA % % dal 1820 ad oggi % % ( MODELLO LOGISTICO ) % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

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Presentazione sul tema: "%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%% % Accrescimento della PECORA IN TASMANIA % % dal 1820 ad oggi % % ( MODELLO LOGISTICO ) % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%"— Transcript della presentazione:

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2 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%% % Accrescimento della PECORA IN TASMANIA % % dal 1820 ad oggi % % ( MODELLO LOGISTICO ) % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%% % clear all global T T0 N N0 % Numero di esemplari di pecore (in milioni) N=[ ]; % Anni in cui è avvenuto il conteggio a partire dal 1820 T=[ ]; T= T+1800; T0 = 1820; plot(T,N,'o') title('Andamento della crescita della Pecora della Tasmania') xlabel('Anni( a partire dalla introduzione della specie)') ylabel(' Numero di esemplari (in milioni') % % ============================================================= =========== % Approssimazione ai minimi quadrati con la curva LOGISTICA % % N0 * K % N(t) = % N0 + exp(-r(t-t0))* (K - N0) % % p = [ r, k ]: parametri da identificare % ============================================================= =========== % N0= N(1); p=[ ]; % valori iniziali dei parametri options=optimset('TolX',0.001); [p,fmin,exit,out]=fminsearch('err',p,options) % % Rappresentazione grafica dei risultati % y dati calcolati con il modello % N dati misurati % for i=1:length(T) y(i)= logistica(p,T(i)); end figure(2) plot(T,N,'o',T,y,'linewidth',2) title(' Valutazione della bontà del Modello Logistico') xlabel('Tempo [anni]') ylabel('Numero di pecore') legend('Dati misurati','Modello Logistico')

3 p = fmin = exit = 1 out = iterations: 28 funcCount: 55 algorithm: 'Nelder-Mead simplex direct search' message: [1x196 char]


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