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散布図ThingSpeakデータへの線形近似の可視化

この例では次を使用します。

スクリプトを開く

この例では、Curve Fitting Toolbox&trade を使用して周囲温度と相対湿度の傾向を可視化する方法を示します。

気象ステーション ThingSpeakチャネルからデータを読み取る

ThingSpeakチャネル12397 には、マサチューセッツ州ネイティックにある MathWorks 気象観測所からのデータが含まれています。データは1分ごとに収集されます。フィールド 3 と 4 には、それぞれ湿度と温度のデータが含まれます。thingSpeakRead 関数を使用して、特定の日 (例: 2016 年 5 月 1 日) のチャネル12397 からデータを読み取ります。

startDate = datetime('May 1, 2016 12:01 AM');
endDate = datetime('May 2, 2016 12:01 AM');
data = thingSpeakRead(12397,'DateRange',[startDate, endDate],'Fields',[3 4],'OutputFormat','Table');

データに線形曲線を当てはめる

暖かい空気は冷たい空気よりも多くの水分を保持します。相対湿度とは、その温度で空気が保持できる水分量と比較した空気中の水分量です。したがって、空気が暖かくなると、空気が保持できる水分の量が増加し、空気の相対湿度は減少します。これは、周囲の空気温度と相対湿度の間に逆相関関係があることを示唆しています。データに直線を当てはめて、逆線形傾向があるかどうかを確認できます。

fitObject = fit(data.TemperatureF,data.Humidity,'poly1');

適合データをプロットする

適合データをプロットして、線形曲線適合が周囲温度と相対湿度の関係を捉えているかどうかを確認します。

figure;
plot(fitObject,data.TemperatureF,data.Humidity,'o');

xlabel('Ambient Temperature [^{\circ}F]');
ylabel('Relative Humidity [%]');
title('Linear Relationship Between Ambient Temperature and Relative Humidity');

近似直線は負の傾きを示しており、周囲温度が上昇すると相対湿度が減少するため、逆線形関係が示唆されていることがわかります。

参考

関数