穆乃刚。中油辽河工程****，辽宁盘锦124010)
摘要：本文以热油管道运行优化软件的开发为例，详细介绍了如何在vc++中通过调用matlab数学函数库实现回归分析，为建立**粘度-温度数学模型提供一条可靠、高效的途径。
关键词：matlab vc++回归分析。
一、前言。由实验数据建立数学模型，我们通常采用回归分析，在热油管道运行优化软件的开发中，需要根据不同油品的粘温数据，回归出粘温关系数学模型，以计算出不同温度下的油品粘度。
二、热油管道运行优化软件简介。
1.功能需求。
本软件的功能为已知输油管道系统的运行参数，寻求在特定输油任务的前提下，输油费用最小值时的工况组态，并可选择输出各工况组态的运行参数和相应费用。
2.编程语言及开发环境。
本软件的功能侧重于数值计算，在寻优过程中需要进行大量的数据处理，为了能够快速得到寻优结果，需要软件具有较高的执行效率，因此本软件编程语言选择c++语言。c++语言程序生成**质量高，一般只比汇编程序生成的目标**效率低10～20%，且具有指针操作功能，能够象汇编语言一样对位、字节和地址进行操作，使程序的算法更加灵活。
本软件采用visualc++6.0作为软件开发环境，这是一种可视化编程工具，界面友好，逻辑清晰，调试方便，界面编制能力很强，开发的软件可以在windows系列操作系统上良好运行。
3、软件界面。
本软件运行后，主界面如下图所示。
三、在vc++中通过调用matlab实现回归分析。
1.在vc++中调用matlab方法简介。
matlab是一种功能非常强大的数学分析软件，它广泛应用于线性代数、自动控制理论、数理统计、动态系统**等领域，具有扩展性好、易学易用、方便快捷等优点，但matlab语言是一种解释性语言，它实时效率差、不可以脱离其环境独立运行，而在vc++中调用matlab，既能保留matlab的优良算法，又能保持vc++的高效率性，能大大缩短本功能模块的开发周期，在vc++中调用matlab主要有以下两种方法：
1)利用matlab引擎matlab引擎采用客户机和服务器的计算方式，在运行中，vc++开发的程序为前端客户机，它向matlab引擎传递命令和数据信息，并从matlab引擎中接收数据信息，这种方法调用matlab采用较少的**即可实现，但不能脱离matlab运行环境，且运行速度缓慢。
2)调用matlab的c/c++数学函数库matlab中提供了大量可以供c/c++语言调用的c/c++数学函数库，其中包含了各种矩阵操作函数，在vc++中直接调用matlab的c/c++数学函数库，生成的软件运算速度快，且可以完全脱离matlab的运行环境。
由于第2种方法具有第1种方法不可比拟的优越性，本软件采用第2种方法实现对matlab的调用。
2.已知**粘度-温度实验数据，建立粘度-温度的数学模型本软件粘温关系数学模型采用1元4次多项式，即y=a4x+ a3x+ a2x+ a1x+ a0,在matlab中，多项式回归函数为a=polyfit(x,y,n)，其中x为自变量数据向量，在此为温度向量，y为应变量数据向量，在此为粘度向量，n为所回归的多项式的最高次幂，在此为4，a为所回归的多项式的系数向量，下面是热油管道运行优化软件实现此功能的主要**，mwarray cc;
cc=polyfit(aa,bb,4);
mxarray * pcmxdata = pcdata = mxgetpr(pcmxdata);for(i=0;i<
cnian[i]=pcdata[i];}
对以上**分析如下，4
mwarray cc;
本行程序是创建mwarray类型的数据对象cc，mwarray是matlabc++函数库中的基本数据类型，对应于matlab中的阵列数据类型，可以用它来创建mwarray类对象，即阵列对象，成功调用matlabc++库函数，从而方便的实现复杂的数学矩阵运算。matlabc++函数库通过mwarray类，支持五种类型的matlab阵列，分别为数值阵列、稀疏矩阵、字符矩阵、单元阵列和结构体阵列，本例程序中使用的就是数值阵列。
cc=polyfit(aa,bb,4);
本行程序是调用matlab中的多项式回归函数a=polyfit(x,y,n)，得到所回归的多项式的系数阵列；
mxarray * pcmxdata = pcdata = mxgetpr(pcmxdata);for(i=0;i<
cnian[i]=pcdata[i];}
mxarray是matlab c函数库的结构体，被封装于matlab c++函数库mwarray类中，通过调用其成员函数getdata()，得到mxarray的指针，本例程序中为pcmxdata，然后通过调用mxgetpr（）函数，并采用for循环结构，取得所回归的多项式的各项系数。
至此，油品粘温关系的数学模型已成功建立完毕。3.实例分析。
由实验获得**粘度-温度数据如下表所示，序号12345
油品温度（℃）
油品粘度（mm/s）
运用上述方法建立的数学模型为：
y=0.00112x-0.2968x+29.892x-1367.6x+24250,其中x为温度，y为粘度，获取的**粘度-温度回归曲线如下图所示，4
由图可知，此数学模型精确地描述了**粘度、温度之间的函数关系。
四、结束语。
**粘度-温度数学模型的建立可以归结于1元n次多项式的回归问题，在工艺计算中，经常遇到的泵特性曲线回归均属于此类问题，如泵的扬程-流量曲线，此类问题均可以通过调用matlab数学函数库方便、高效的解决。
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