Introducció

El projecte final és una oportunitat per aplicar tots els coneixements adquirits al llarg del curs de MATLAB. Aquest projecte integrarà conceptes de programació, visualització de dades, anàlisi estadística, i tècniques avançades per resoldre un problema real. L'objectiu és desenvolupar una aplicació completa que demostri la teva capacitat per utilitzar MATLAB de manera efectiva.

Objectius del Projecte

  1. Aplicar Conceptes de Programació: Utilitzar estructures de control, funcions, i scripts per organitzar el codi.
  2. Manipulació de Dades: Importar, processar i analitzar dades.
  3. Visualització de Dades: Crear gràfics 2D i 3D per visualitzar els resultats.
  4. Anàlisi Estadística: Realitzar anàlisis estadístiques i regressions.
  5. Optimització i Simulació: Implementar tècniques d'optimització i simulació si és necessari.
  6. Documentació: Documentar el codi i els resultats de manera clara i concisa.

Descripció del Projecte

Tema del Projecte: Anàlisi de Dades de Trànsit

En aquest projecte, analitzaràs un conjunt de dades de trànsit per identificar patrons i tendències. El projecte inclourà les següents tasques:

  1. Importació de Dades: Importar un conjunt de dades de trànsit des d'un fitxer CSV.
  2. Preprocessament de Dades: Netejar i preparar les dades per a l'anàlisi.
  3. Anàlisi Descriptiva: Calcular estadístiques descriptives per entendre les característiques principals de les dades.
  4. Visualització de Dades: Crear gràfics per visualitzar els patrons de trànsit.
  5. Anàlisi de Regressió: Realitzar una anàlisi de regressió per predir el volum de trànsit.
  6. Optimització: Implementar una tècnica d'optimització per millorar el flux de trànsit.
  7. Documentació: Documentar el procés i els resultats.

Passos del Projecte

  1. Importació de Dades

% Importar dades des d'un fitxer CSV
data = readtable('traffic_data.csv');

  1. Preprocessament de Dades

% Netejar dades: eliminar valors nuls
data = rmmissing(data);

% Convertir columnes de data i hora
data.Timestamp = datetime(data.Timestamp, 'InputFormat', 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss');

  1. Anàlisi Descriptiva

% Calcular estadístiques descriptives
mean_volume = mean(data.Volume);
std_volume = std(data.Volume);
max_volume = max(data.Volume);
min_volume = min(data.Volume);

% Mostrar resultats
fprintf('Volum Mitjà: %.2f\n', mean_volume);
fprintf('Desviació Estàndard: %.2f\n', std_volume);
fprintf('Volum Màxim: %.2f\n', max_volume);
fprintf('Volum Mínim: %.2f\n', min_volume);

  1. Visualització de Dades

% Gràfic de volum de trànsit al llarg del temps
figure;
plot(data.Timestamp, data.Volume);
title('Volum de Trànsit al Llarg del Temps');
xlabel('Temps');
ylabel('Volum de Trànsit');

  1. Anàlisi de Regressió

% Model de regressió lineal
mdl = fitlm(data, 'Volume ~ Hour + DayOfWeek');

% Mostrar resultats del model
disp(mdl);

  1. Optimització

% Funció objectiu per minimitzar el temps de viatge
objective = @(x) sum(x .* data.Volume);

% Restriccions
A = []; b = []; Aeq = []; beq = [];
lb = zeros(size(data.Volume)); % Límits inferiors
ub = ones(size(data.Volume)) * max(data.Volume); % Límits superiors

% Optimització
optimal_volume = fmincon(objective, data.Volume, A, b, Aeq, beq, lb, ub);

% Mostrar resultats
fprintf('Volum Òptim: %.2f\n', optimal_volume);

  1. Documentació

Documenta el teu codi i els resultats en un informe. Inclou les següents seccions:

  1. Introducció: Descripció del problema i objectius del projecte.
  2. Metodologia: Explicació dels passos seguits per resoldre el problema.
  3. Resultats: Presentació dels resultats obtinguts, incloent gràfics i taules.
  4. Conclusió: Resum dels resultats i possibles millores futures.

Conclusió

El projecte final és una oportunitat per demostrar la teva capacitat per aplicar els coneixements adquirits en MATLAB a un problema real. Assegura't de seguir tots els passos i documentar el teu treball de manera clara i concisa. Bona sort!

© Copyright 2024. Tots els drets reservats