R 语言 模拟处理信令数据

#采用模型:y5 = (a + bX + cX2)/k = A + BX + CX2   (模型5变形)#用前5个数据文件拟合系数，用后6个的数据取平均计算绝对误差与相对误差filenames<-c("西湖道")filenames<-paste(filenames,".csv",sep="")for(filename in filenames){#1.读入数据文件拟合:#读取0411-0415的来拟合系数files<-c(11:15)files<-paste("G:/实验/201104",files,"/",filename,sep="")data<-read.csv(files[1], row.names=1, head=TRUE)files<-files[2:5]for(file in files){temdata<-read.csv(file, row.names=1, head=TRUE)data<-rbind(data, temdata)}nrow(data) #//查看行数data<-data[order(data$qiehuan),] #//排序sw<-data$qiehuanGPSvector<-data$gpsz<-lm(GPSvector~sw+I(sw^2)) #//二次拟合plot(sw, GPSvector)lines(sw, fitted(z), col="red", lwd=4) #//拟合图# 暂停warning(filename,immediate.=TRUE)flush.console() Sys.sleep(10) #2. 验证模型#读入0419-0424来计算误差verfiles<-c(19:24)verfiles<-paste("G:/实验/201104",verfiles,"/",filename, sep="")verdata<-read.csv(verfiles[1])verfiles<-verfiles[2:6]for(verfile in verfiles){ vertemdata<-read.csv(verfile) verdata$qiehuan<-verdata$qiehuan + vertemdata$qiehuan verdata$gps<-verdata$gps + vertemdata$gps}verdata$qiehuan<-verdata$qiehuan/6verdata$gps<-verdata$gps/6fun<-function(X) {33.04 - 0.03632*X + 0.00001662*X^2}calres<-fun(verdata$qiehuan) #//计算结果trures<-verdata$gps  #//真实结果barplot(calres-trures, main="绝对误差", names.arg=c(0:95), xlab="时间", ylab="km/h") #//计算main绝误差# 暂停warning(filename,immediate.=TRUE)flush.console() Sys.sleep(7)barplot((calres-trures)/trures, main="相对误差", names.arg=c(0:95), xlab="时间") #//计算相对误差# 暂停warning(filename,immediate.=TRUE)flush.console() Sys.sleep(7)}