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  • function [fitresult, gof] = createFit(x1, x2, y) [xData, yData, zData] = prepareSurfaceData( x1, x2, y ... % Label axes xlabel x1 ylabel x2 zlabel y grid on 试试上面的函数,不过用你的数据看拟合效果比较差

    function [fitresult, gof] = createFit(x1, x2, y)

    [xData, yData, zData] = prepareSurfaceData( x1, x2, y );

    % Set up fittype and options.

    ft = fittype( '(A/x)*exp(B/x)*y^(-C)', 'independent', {'x', 'y'}, 'dependent', 'z' );

    opts = fitoptions( 'Method', 'NonlinearLeastSquares' );

    opts.Display = 'Off';

    opts.StartPoint = [0.913375856139019 0.63235924622541 0.0975404049994095];

    % Fit model to data.

    [fitresult, gof] = fit( [xData, yData], zData, ft, opts );

    % Plot fit with data.

    figure( 'Name', 'untitled fit 1' );

    h = plot( fitresult, [xData, yData], zData );

    legend( h, 'untitled fit 1', 'y vs. x1, x2', 'Location', 'NorthEast' );

    % Label axes

    xlabel x1

    ylabel x2

    zlabel y

    grid on

    试试上面的函数,不过用你的数据看拟合效果比较差

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  • 今天给大家分享的科研教程是多元线性回归、指数拟合非线性曲面拟合。 一、多元线性回归 多元线性回归用于分析多个自变量与一个因变量之间的线性关系。下式为一般多元线性方程。 Y=A+B1X1+B2X2…+BnXn Origin在...

    今天给大家分享的科研教程是多元线性回归、指数拟合和非线性曲面拟合

     一、多元线性回归 

    多元线性回归用于分析多个自变量与一个因变量之间的线性关系。下式为一般多元线性方程。

    Y=A+B1X1+B2X2…+BnXn 

    Origin在进行多元线性回归时,需将工作表中一列设置为因变量(Y),将其他的设置为自变量(X1,X2,X3,…,Xn)。

    实例演示:

    (1)导入要拟合的数据集,如图1所示。

    下载.jpeg

    图1 原始数据

    (2)选择执行菜单命令Analysis→Fiting→Multiple linear regression,进行多元线性回归,系统会弹出Multiple Regression窗口,如图2所示。

     

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  • MATLAB1、polyfit/polyconf命令2、regress:多元线性回归3、画图窗口的基本拟合工具fig格式的图片可以进行一些简单的曲线拟合,位置在fig窗口菜单栏-工具-基本拟合4、cftool(推荐):多种类型的线性、非线性曲线拟合...

    可以用MATLAB或1stOpt进行曲线拟合,我总结了5种方法:

    • MATLAB

    1、polyfit/polyconf命令

    2、regress:多元线性回归

    3、画图窗口的基本拟合工具

    fig格式的图片可以进行一些简单的曲线拟合,位置在fig窗口菜单栏-工具-基本拟合

    4、cftool(推荐):多种类型的线性、非线性曲线拟合gui工具。 

    88bd00a11d7a10413666782385640293.png

      可选多种拟合算法:

    86c56724a6bcc43788c839568603862e.png

    ab44f99216281e09a14b77c8c470db58.png

    • 1stOpt

    5、1stOpt进行非线性拟合无需初值(推荐)

        建议用1stOpt软件去做非线性拟合,因为在matlab中如果给出的初始值不准确,不仅拟合时间长,而且结果比较差。要想获得精确的结果,对于操作人员的数理知识和matlab技能要求比较高。而使用1stOpt进行非线性拟合不需要给初值,就可以算出系数来。

    PS. 1stopt是一款非常实用的曲线分析软件,该软件功能强大,在非线性回归曲线拟合,非线性复杂工程模型参数估算求解等领域居世界领先地位。其其计算核心是自研的用全局优化算法(Universal Global Optimization - UGO),其最大特点是克服了当今世界上在优化计算领域中使用迭代法必须给出合适初始值的难题,即用户勿需给出参数初始值,而由1stOpt随机给出,通过其独特的全局优化算法,最终找出最优解。以非线性回归为例,目前世界上在该领域最有名的软件工具包诸如OriginPro,Matlab,SAS,SPSS,DataFit,GraphPad,TableCurve2D,TableCurve3D等,均需用户提供适当的参数初始值以便计算能够收敛并找到最优解。如果设定的参数初始值不当则计算难以收敛,其结果是无法求得正确结果。而在实际应用当中,对大多数用户来说,给出(猜出)恰当的初始值是件相当困难的事,特别是在参数量较多的情况下,更无异于是场噩梦。而1stOpt凭借其超强的寻优,容错能力,在大多数情况下(大于90%),从任一随机初始值开始,都能求得正确结果。

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  • 47.67 1.83 31.17 252.08 114.75 1410.83 0 45.14 1.5 25.29 318.57 79.43 1446.71 1 41.5 1.55 23.95 278 188.45 1468.45 2 ... 非线性拟合我总是拟合不出来 ,matlab刚刚入门,渣渣一个 请大神指导

    47.67        1.83        31.17        252.08        114.75        1410.83        0

    45.14        1.5        25.29        318.57        79.43        1446.71        1

    41.5        1.55        23.95        278        188.45        1468.45        2

    41.89        1.5        26.899        302.22        75.06        1441.11        3

    41.1        1.7        28.5        342        166.7        1454        4

    43        1.67        22.83        300        110.83        1410.17        5

    40.67        1.33        23.83        255        66.67        1384.33        6

    44        1.3        27.1        362        78.4        1509.7        7

    42        1.5        19        190        30.5        1246.5        8

    55.5        1.5        25        92.5        636        1254.5        9

    43.5        2        25        332.5        92.5        1529.5        10

    45        1        30        293.33        78.33        1448        11

    51.67        1.67        15        240        110        1364        12

    39.5        1.25        29        367.5        41.5        1531.75        13

    34.55        1.55        26.64        215.45        276.18        1326.45        14

    42.6        1.6        22        283        135        1405.4        15

    34.25        1.5        21.75        211.25        65        1270.25        16

    36        1.33        28.33        368.33        128.33        1588.33        20

    36        1.8        22.6        232        88        1346.2        21

    26        1.5        17.5        107.5        598        1253        25

    42        2        20        145        143        1202        26

    59        1        20        300        65        1468        29

    40        2        30        150        120        1202        30

    33        1        20        315        15        1457        32

    35        2        25        260        120        1440        33

    33.5        1.5        9.5        82.5        585        1233.5        35

    60        1        11        160        95        1214        36

    28        2        35        405        20        1569        41

    66        1        60        220        60        1330        42

    43        1        35        267.5        80        1427        45

    52.67        1.33        20        190        110        1284        47

    35        2        20        60        1110        1435        54

    33        2        25        380        2        1530        55

    38.5        1.5        9        160        86        1207        60

    62        1        50        440        45        1621        62

    27        2        20        180        100        1268        63

    47        2        40        445        75        1645        64

    64        1        40        185        60        1254        67

    21        2        15        120        60        1066        71

    27        1        20        140        105        1162        72

    64        1        20        180        55        1239        74

    56        2        20        140        108        1164        82

    44        1.5        12        160        216        1152        90

    37        1        23        85        1440        1797        96

    41        2        7        80        674        1282        97

    28        2        17        285        100        1468        106

    35        1        60        350        1        1494        121

    36        1        40        500        10        1654        124

    35        2        11        150        90        1182        129

    63        1        20        270        30        1399        130

    55        1        23        265        130        1455        150

    32        2        7        40        1320        1393        153

    25        2        30        290        75        1459        157

    53        2        40        130        372        1300        160

    40        2        4        40        1080        1240        185

    37        1        20        85        700        1325        196

    47        2        50        315        95        1508        235

    28        2        5        210        26        1288        237

    46        2        10        90        630        1305        244

    50        2        40        315        10        1454        252

    45        2        25        160        90        1210        266

    46        1        23        65        1020        1413        302

    28        2        40        60        1035        1387        311

    26        2        10        90        740        1375        335

    前面六个是x1-x6,最后一列是y。方程是y=a0+a1*x1+a2*x2+a3*x3+a4*x4+a5*x5+a6*x6+a7*x3.^2+a8*x1.*x3+a9*x2.*x3;

    非线性拟合我总是拟合不出来 ,matlab刚刚入门,渣渣一个 请大神指导

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  • 生成非线性数据集前面我们介绍了Python代码实现线性回归,今天,我们来聊一聊当数据呈现非线性时,这时我们继续用线性表达式去拟合,显然效果会很差,那我们该怎么处理?继续上实例(我们的代码里用到的数据集尽量...
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  • MATLAB中有一个多元非线性拟合的功能是nlinfit 基本语法是: beta = nlinfit(X,Y,modelfun,beta0) 式子左边的beta可以是一个向量,向量的元素就是要回归的模型中的参数。 式子右边,modelfun是要回归的函数...
  • 图4 多元线性回归拟合报告拟合函数:Y=-0.03356+5.10482X1-2.88676X2+1.93475X3相关系数:0.98709二、指数拟合指数拟合可分为指数衰减拟合和指数增长拟合,指数函数有一阶函数和高阶函数。实例示范:(1)导入数据,...
  • Matlab 使用nlinfit 函数进行多元非线性回归,并且绘制曲线拟合的误差区间一、前言二、nlinfit函数使用1、函数语法2、拟合示例:三、误差阴影绘制四、整体源码思考参考博客 一、前言 这个也是最近我接到的一个小项目...
  • 图4 多元线性回归拟合报告拟合函数:Y=-0.03356+5.10482X1-2.88676X2+1.93475X3相关系数:0.98709二、指数拟合指数拟合可分为指数衰减拟合和指数增长拟合,指数函数有一阶函数和高阶函数。实例示范:(1)导入数据,...
  • SPSS学习之旅——课程笔记(三)回归分析一、回归分析与相关分析的异同同:都是研究现象之间存在的相互关联关系的方法。异:①回归分析区别自变量和因变量,相关分析不...二、线性回归的分析过程确定两种或两种以上的...
  • 对实验获得的离散点进行拟合,采用最小二乘原理、多元非线性回归模型线性化理论计算并确定模型参数,建立半焦分选特性的多元非线性回归模型,模型计算结果与实验数据吻合较好,相对误差均在9%以内。
  • 【Matlab学习手记】多元非线性回归

    千次阅读 2019-08-16 10:46:15
    介绍两种方法做多元非线性回归:lsqcurvefit、Adagrad 法。 lsqcurvefit是Matlab提供的内置函数,用于基于最小二乘的曲线拟合问题;Adagrad是一种基于梯度的迭代方法,特点在步长不固定,随着迭代次数变化。 ...
  • 拓端数据科技 / Welcome to tecdat​tecdat.cn在之前的课堂上,我们已经看到了如何可视化多元回归模型(带有两个连续的解释变量)。在此,目标是使用一些协变量(例如,驾驶员的年龄和汽车的年龄)来预测保险索赔的...
  • SAS进行多元非线性回归

    千次阅读 2012-09-12 21:13:49
    多元非线性回归方程重要方法是转化为线性回归方程.转化时应首先选择适合的非线性回归形式,并将其线性化。对于实际问题,首先应对原始数据进行作图或通过观察,选择适当函数进行拟合。 已知1978~2006年全国GDP(y)...
  • 函数为y=b1*x1^b2*x2^b3*x3^b4*x4^b5,拟合代码为:data=[x1 x2 x3 x4 y0.34 0.016663232 58.83032941 7.20810443 8.7592953750.34 0.066652926 13.95...
  • 推广到多维特征,即多元线性回归:。但是在线性回归的背后是有一个很强的假设条件:数据存在线性关系。但是更多的数据之间具有非线性关系。因此对线性回归法进行改进,使用多项式回归法,可以对非线性数据进行处理。...
  • 推广到多维特征,即多元线性回归:。但是在线性回归的背后是有一个很强的假设条件:数据存在线性关系。但是更多的数据之间具有非线性关系。因此对线性回归法进行改进,使用多项式回归法,可以对非线性数据进行处理。...
  • 本课程主要讲述如何使用python进行线性回归与非线性回归分析,包括: ... 基于Numpy的一元多项式非线性回归方法 ... 基于sklearn的多元多项式非线性回归方法 ... 基于scipy的通用曲线拟合非线性回归方法
  • (小小:机器学习的经典算法与应用)(小小:机器学习理论(一)KNN-k近邻算法)(小小:机器学习理论(二)简单线性回归)(小小:机器学习理论(三)多元线性回归)(小小:机器学习理论(四)线性回归中的梯度下降法)(小小...
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  • 当影响因变量的因素是多个时候,这种一个变量同时与多个变量的回归问题就是多元回归,分为:多元线性回归和多元非线性回归。这里直说多元线性回归。对比一元线性回归:1.1多元回归模型:1.2多元回归方程1.3估计的...
  • 问题描述:matlab 多元高次非线性函数拟合,回归,求教高手!有这样几个数组自变量n个:x=[...]y=[...]m=[.]w=[.].因变量一个:z=[.]模型1(两个自变量)z=a+b*x+c*x^(1/2)+d*x^2+e*y+f*y^(1/2)+g*y^2+h*x*y;模型2(三个自...

空空如也

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多元非线性回归拟合