上海郊区新城房价与交通可达性关系研究（2010）

AROC（自动到达集最佳控制）工具箱利用可达性分析技术，为非线性系统自动构建具备形式化验证的控制器，以解决可达性规避问题。该工具箱适用于具有干扰和输入约束的广泛非线性系统。

这个repo包含了我们两篇论文的MATLAB代码：1- Amr Alanwar、Anne Koch、Frank Allgower、Karl Johansson 提出的基于矩阵zonotope的数据驱动可达性分析，发表于第三届年度动态和控制学习会议；2- Amr Alanwar、Anne Koch、Frank Allgower、Karl Johansson 提交给IEEE Transactions on Automatic Control 的基于噪声数据的数据驱动可达性分析。考虑到系统模型未知，我们专注于从噪声数据进行可达性分析，这是先进可达性分析方法的重要应用。我们引入了矩阵zonotope和约束矩阵zonotope两种集合表示方法，以应对系统复杂性和数据获取的挑战。详细内容请参见examples-basic文件夹和examples-cmz文件夹。下图概述了我们研究的主要思路。

这个MATLAB工具包包含了经过严格测试的算法和源码，特别适用于毕业设计和课程设计作业。技术方面的问题随时欢迎与作者交流。

本研究通过分析脂肪族醛酮的分子结构特征及其沸点（BP）、摩尔折射率（MR）与拓扑结构参数间的关系，应用键连接矩阵特征根（SX1Q-I，SX1cc）、立体效应指数（SUij）等参数，利用多元线性回归（MLR）方法建立了88种醛酮化合物的定量构效关系（QSPR）模型。回归方程的相关系数均大于0.99，准确解释了各参数对化合物性质的影响。统计分析结果验证了模型的适用性。

分析影响城市房价的主要因素，并建立数学模型以预测未来的房价走势。通过网络资源的查找和数据分析，我们确定了建安成本、市场供求变化、土地成本、税费以及居民人均收入等因素对房价影响的主导作用。我们采用蛛网模型的思想来建立房价模型，该模型能有效地描述长周期内供给与需求的互动关系。此外，我们根据历年房价数据进行了深入分析，并提出了预测未来房价走势的方法和建议。

该数据集合用于数据分析项目，项目名称为：城市餐饮店铺选址分析，包含约 10 万条记录。数据以表格格式呈现，包含以下字段： 类别 行政区 点评数 口味 环境 服务 人均消费 城市 经度 纬度 示例数据： | 类别 | 行政区 | 点评数 | 口味 | 环境 | 服务 | 人均消费 | 城市 | 经度 | 纬度 ||---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|| 烧烤 | 浦东新区 | 176 | 8 | 8.6 | 7.9 | 124 | 上海市 | 121.9678597 | 30.88447665 |

随着时间的推移，商业智能在企业决策中的角色变得越来越关键。本报告详细分析了2010年商业智能技术的应用和发展趋势，突出了其在数据分析和业务优化中的重要性。技术的进步推动了商业智能工具在各行业的广泛应用，对企业战略制定和执行起到了至关重要的作用。

投资电子邮件随机化试验（RCT）的数据集，用于因果关系研究。

构建“学生”和“成绩”表间关系，实现数据参照完整性： 步骤：1. 点击“工具”菜单，选择“关系”。2. 在弹出的对话框中，选择“学生”表和“成绩”表。3. 设置关系的完整性，确保数据一致性。4. 通过拖动字段建立“学生”表（主表）和“成绩”表（从表）的联系。5. 点击确定保存关系设置。 验证：打开“学生”表，观察数据显示，确认关系建立成功。