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  • matlab多变量曲线拟合
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    2021-04-18 11:06:01

    大家好,由于初学不知道该怎么入手,希望高手及热心的朋友帮帮忙,一共有8组数据,abcd是自变量,F是因变量,需要利用这些数据用matlab编程拟合成一条曲线,得出一个含有abcd变量的F=f(abcd)函数,希望尽量能详细点,我可以好好的学一下,非常感谢!以下是8组数据:

    F              a                b              c                 d

    4              30               98          330            16

    4              50               80          300            14

    6              70               85          300            14

    9              90               82          300            14

    9             130             61.9        300            14

    12            150             75          300            14

    16            182             90          300            14

    20            200             115        330            16

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    大家好,由于急需用到多变量曲线拟合而本人刚刚接触MATLAB,希望高手及热心的朋友帮帮忙给出拟合方程和拟合曲线,一共有两组数据,X1,X2,X3是自变量,Y是因变量,需要利用这些数据用matlab编程拟合成一条曲线,得出一个含有X31,X2,X变量的Y=f(X1,X2,X3)函数,非常感谢!以下是两组组数据:

    一组:

    Y                    X1               X2                              X3

    501.2633173           0.539902361        0.28046229                  0.179635349

    427.3926985          0.635031635        0.177045177                  0.187923188

    366.4193             0.705707491         0.148751486                 0.145541023

    395.7147339           0.728558453        0.130660439                 0.140781108

    462.5657443           0.76414478         0.112896903                 0.122958317

    426.3725002           0.772320795        0.112136267                 0.115542938

    424.8704642           0.851527714        0.029172424                 0.119299862

    二组

    Y                   X1                   X2                              X3

    5             0.539902361                 0.28046229                 0.179635349

    7.61          0.635031635                 0.177045177               0.187923188

    8.09          0.705707491                0.148751486                0.145541023

    9.16          0.728558453                0.130660439               0.140781108

    6.23          0.76414478                  0.112896903                0.122958317

    8.46          0.772320795               0.112136267                 0.115542938

    6.92          0.851527714               0.029172424                 0.119299862

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    首先,将x、y看成同一变量,即x(1)、x(2) 然后,定义自变量函数,即fun=inline('x(2)-f(x(1),x(2))','a','x')%a是拟合系数 再用Matlab的nlinfit()函数或lsqcurvefit()函数进行拟合

    另外你也可以利用可视化工具cftool进行手动拟合 对于matlab7以前版本,不支持@定义函数的用下面的程序 x=[0 46.01 92.64 187.16 387.53 780.50];y=[0 0.506 0.887 1.252 1.755 1.981];f=inline('p(1)*p(2)...

    恩,做了一个程序,但是你的数据点太少了,不能看出拟合的精度,当然一般说来,精度一般都可以了,下面是程序 function f=fun(x,tdata) f=(x(1)*(1-tdata/x(2))+tdata/x(2)).^x(3);调用 clc tdata=[0....

    x=[10,15,20,25,30];y=[7.8,13,5.8,5.2,4.8];plot(x,y);cftool (弹出界面中你可以选择,x,y的取值,power) 但可以看出你的数据,没有图中数据拟合效果好…

    使用polyfit函数就可以拟合曲线了 比如给出的坐标分别是x和y,则有 P=polyfit(x,y,3) 这样得到的P就是多项式的系数。这里的3指的是三次多项式!祝你学习愉快!

    >>x=[0 0.1 0.2 0.4 0.6 0.8 1];y=[7.53 7.04 6.2 4.8 3.57 3.03 2.54];fitType=fittype('7.53-a*log(1+b*x)','independent','x','coefficients',{'a','b'}) fit(x',y',fitType) fitType= General...

    matlab最常用拟合曲线的函数有: 1、regress()和polyfit()适用于线性函数的拟合 2、lsqcurvefit()和nlinfit()适用于较复杂的非线性函数的拟合 3、fit()适用于最常用函数的拟合,如指数...

    在matlab中根据拟合图源得到函数步骤如下: 1、常用的模型有多项式模型、幂函数模型、指数函数模型等。2、设bai出函数,用命du...5、按回车键即可完成曲线拟合,p1、p2、p3为多项式前面dao的系数。

    plot(x,y,'k+',x,z,'r')%作出数2113据点5261和拟合曲线的图形,4102线性的最小二乘1653拟合。y=a(x-h)2+k(a≠0,a、h、k为常数),顶点坐标为(h,k)[4],对称轴为直线x=h,顶点的位置特征和图像的开口方向与...

    你在matlab下的commend window里输入cftool,然后在x data下选择t在y data下选择y。接着在右边的下拉框里选择custom equation,在custom equation下面输入c0+c1*exp(-x/a1)+c2*exp(-x/a2),然后...

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    有一堆实验数据要拟合,MATLAB调用cftool工具箱,采用GUI模式显然会让人吐血,而用函数调用的方法就比较方便了。当然origin等软件可以批量弄,线性方程时matlab可以调用[p,e]=polyfit(x,y,n)完成。对于方程需要自定义时,个人认为Matlab的效率就更高了。

    下面举个简化的拟合简单无温度系数形式的Arrhenius方程 K=A*exp(-E/RT) 例子:

    1.原始数据:

    T=[1000 1200 1400 1600 1800 2000];

    K=[1.30E-04 1.60E-01 26 1.20E+03 2.30E+04 2.50E+05];

    拟合方程形式 y=a*exp(b*x) 的Exponential形式

    对T做一下基本转换:

    Tr=-1./T;

    2.先调用cftool,进行相关设置

    a.

    Data中设置x_data,y_data后Create data set

    b. Fitting中设置New

    Fit,Type of fit:

    Exponential--->a*exp(b*x),后Apply

    c. Curve Fitting

    Tool中File-->Generate M-file

    3.修改 第一行 function createFit(Tr,K)为function [cf_,gof] =

    createFit(Tr,K)

    找到 %

    Fit this model using new data

    cf_=

    fit(Tr(ok_),K(ok_),ft_,'Startpoint',st_);

    修改为:

    %

    Fit this model using new data

    [cf_,gof]

    = fit(Tr(ok_),K(ok_),ft_,'Startpoint',st_);

    4. 保存该M文件为createFit.m

    5. 调用函数方法:

    [c,g]=createFit(Tr,K)

    根据系数的结构用"."运算符取出拟合系数等,如

    a=c.a

    b=c.b

    RMSE=g.rmse

    6. cftool可自定义函数,如果拟合数据不理想需要设置系数范围,如拟合含温度系数形式的Arrhenius方程

    K=A*exp(-E/RT)*(T)^n 时:

    st_

    = [abc(i,1) abc(i,2) abc(i,3)

    ]; �c为预测系数矩阵,i为循环的列号

    ft_

    = fittype('a*exp(b*x)*(-1/x)^c',...

    'dependent',{'y'},'independent',{'x'},...

    'coefficients',{'a',

    'b', 'c'});

    7. 将拟合系数写入解的矩阵中:

    factor(i,:)=[c.a

    c.b g.rmse];

    自编程序需要调用 data文件中的T,K然后把

    factor写入data文件中。由于拟合不能保证100%有解,所以需要人工干涉运行,Good Luck!

    个人认为拟合含温度系数的Arrhenius方程的n时,是有些困难的。因为当n!=0时,根据曲线走势要先给出a,b的预测值,限定一下预测范围,然后再通过循环调整c值得到温度系数n.数据量小的话这个过程需要一定的人工参与,但当数据量比较大时,就需要循环判断得出残差值小的系数矩阵。这个在Matlab里面实现还是比较方便的。

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