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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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    有七组数据(1,50):

    x=[ 13.4171 5.652496 7.560203 7.005844 11.98577 7.746066 10.69772 8.115705 14.04746 10.89177 8.992618 13.90936 6.104227 11.04632 5.09778 14.52481 5.335827 13.0791 14.87349 14.3976 11.20755 12.17703 12.58266 13.35924 10.21974 10.05237 6.867071 14.73595 5.827311 6.744245 9.221352 7.930751 12.29883 12.95581 9.743007 12.78074 9.178185 7.266833 6.539749 8.639562 9.806108 11.74881 8.500004 8.295984 10.58094 11.52197 5.523533 9.571888 6.361098 13.71534];

    y=[6.190326 8.584066 14.81054 8.747572 11.45382 7.284567 10.70957 11.98855 6.683549 6.99661 13.86029 5.74022 11.73327 12.10783 14.33962 6.533306 8.835626 10.4256 9.599816 7.034224 11.20652 6.31224 12.37637 12.73384 7.638087 13.07378 12.49215 9.196328 10.23128 5.971105 7.528953 10.87525 13.43818 8.285651 9.296404 14.42412 14.1179 14.64524 7.876924 8.116597 9.850361 11.05809 5.523418 9.653056 12.96488 5.396533 5.14605 13.26878 13.71681 10.02155];

    z=[10.85096 13.24481 10.53357 10.76888 8.068892 12.9561 12.73507 10.20134 6.720434 7.677354 7.983198 5.60023 11.49249 14.28487 11.09218 6.154032 11.26449 5.156948 8.694271 14.00715 14.83517 9.944352 13.4947 13.63054 7.268225 9.521478 9.038349 7.147685 6.84857 11.98348 8.853812 8.5531 9.237732 5.2575 5.818223 14.51524 13.13667 9.709319 14.68515 11.72889 5.529524 12.1358 6.527157 6.389035 13.84179 7.541856 12.24725 8.223879 12.52146 10.09003];

    u=[0.036695 0.0883 0.019172 0.068524 0.002089 0.00551 0.090486 0.006885 0.017376 0.012718 0.099473 0.050789 0.065367 0.047408 0.094885 0.014039 0.010662 0.052849 0.044541 0.000394 0.023643 0.05686 0.087776 0.082782 0.029538 0.062794 0.041617 0.07151 0.072755 0.066432 0.009581 0.027899 0.074655 0.061343 0.080877 0.049667 0.031538 0.096335 0.059724 0.02198 0.093029 0.039769 0.033176 0.07631 0.0544 0.084814 0.025497 0.079651 0.03558 0.042637];

    v=[0.017105 0.00326 0.028064 0.065229 0.058725 0.082099 0.038979 0.000385 0.096246 0.070411 0.030293 0.060378 0.090085 0.07327 0.098564 0.049077 0.00939 0.094998 0.007072 0.03489 0.010248 0.068981 0.025706 0.063748 0.050541 0.026417 0.05313 0.013281 0.078834 0.066412 0.043896 0.020164 0.088211 0.092284 0.014333 0.033242 0.077147 0.044104 0.087862 0.085457 0.055476 0.056127 0.019721 0.023869 0.037969 0.075718 0.081571 0.005027 0.040355 0.046797];

    w=[0.01179 0.012143 0.050485 0.066108 0.014883 0.094027 0.087794 0.098393 0.026187 0.028615 0.022912 0.082203 0.071991 0.064664 0.076595 0.042124 0.090596 0.088093 0.033011 0.053523 0.063262 0.05418 0.072162 0.097554 0.08181 0.003068 0.092218 0.001652 0.074676 0.038588 0.059493 0.030021 0.078097 0.035336 0.021207 0.057052 0.025459 0.009415 0.045563 0.040576 0.037385 0.069113 0.084793 0.060123 0.01756 0.006675 0.049216 0.005483 0.01821 0.046256];

    s=[7.1626 7.9693 6.3014 5.2549 6.8745 5.8324 5.2192 6.4526 5.0293 5.8831 5.8485 3.9156 5.1738 5.9575 5.1283 5.0312 6.0007 3.7509 5.8011 7.218 6.0986 4.9779 5.5754 5.0313 4.2807 7.7049 4.6252 6.3978 4.5553 6.7706 5.8178 6.9649 5.3821 4.7814 5.9532 5.9884 7.0334 6.8784 7.0624 6.1372 4.9247 5.2598 4.728 5.7077 7.4895 6.1215 6.9607 7.135 6.9888 5.0421];

    现在想要拟合一个s=a0+a1*x+a2*y+a3*z+a4*u+a5*v+a6*w+a7*x*y+a8*x*z+a9*x*u+a10*x*v+a11*x*w+a12*y*z+a13*y*u+a14*y*v+a15*y*w+a16*z*u+a17*z*v+a18*z*w+a19*u*v+a20*u*w+a21*v*w+a22*x^2+a23*y^2+a24*z^2+a25*u^2+a26*v^2+a27*w^2这样的函数,请教一下该怎么编程呢,cftool是不是只能做两个自变量的函数拟合?

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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...

    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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    41528d3028836879cd698677c3999917.gifmatlab多元与非线性回归即拟合问题regressnlinfit

    回归(拟合)自己的总结(20100728) 1:学三条命令:polyfit(x,y,n)---拟合成一元幂函数(一元多次) regress(y,x)----可以多元, nlinfit(x,y,’fun’,beta0) (可用于任何类型的函数,任意多元函数,应用范围最主,最万能的) 2:同一个问题,可能这三条命令都可以使用,但结果肯定是不同的,因为拟合的近似结果,没有唯一的标准的答案。相当于咨询多个专家。 3:回归的操作步骤: (1) 根据图形(实际点),选配一条恰当的函数形式(类型)---需要数学理论与基础和经验。(并写出该函数表达式的一般形式,含待定系数) (2) 选用某条回归命令求出所有的待定系数 所以可以说,回归就是求待定系数的过程(需确定函数的形式) 配曲线的一般方法是: (一)先对两个变量x和y 作n次试验观察得画出散点图, 散点图 (二)根据散点图确定须配曲线的类型. 通常选择的六类曲线如下: (1)双曲线 (2)幂函数曲线y=a, 其中x>0,a>0 (3)指数曲线y=a其中参数a>0. (4)倒指数曲线y=a其中a>0, (5)对数曲线y=a+blogx,x>0 (6)S型曲线 (三)然后由n对试验数据确定每一类曲线的未知参数a和b. 一、一元多次拟合polyfit(x,y,n) 一元回归polyfit 多元回归regress---nlinfit(非线性) 二、多元回归分析 (其实可以是非线性,它通用性极高) 对于多元线性回归模型: 设变量的n组观测值为 . 记 ,,则 的估计值为 排列方式与线性代数中的线性方程组相同() 拟合成多元函数---regress 使用格式: 左边用b=或[b, bint, r, rint, stats]= 右边用regress(y, x) 或 regress(y, x, alpha) ---命令中是先y后x, ---须构造好矩阵x(x中的每列与目标函数的一项对应) ---并且x要在最前面额外添加全1列/对应于常数项 ---y必须是列向量 ---结果是从常数项开始---与polyfit的不同。) 其中: b为回归系数的估计值(第一个为常数项). bint为回归系数的区间估计 r: 残差 rint: 残差的置信区间 stats: 用于检验回归模型的统计量,有四个数值:相关系数r2、F值、与F对应的概率p和残差的方差(前两个越大越好,后两个越小越好) alpha: 显著性水平(缺省时为0.05,即置信水平为95%) (alpha不影响b,只影响bint(区间估计)。它越小,即置信度越高,则bint范围越大。显著水平越高,则区间就越小) (返回五个结果)---如有n个自变量-有误(n个待定系数),则b 中就有n+1个系数(含常数项,---第一项为常数项) (b---b的范围/置信区间---残差r---r的置信区间rint----- 点估计----区间估计 此段上课时不要:---- 如果的置信区间(bint的第行)不包含0,则在显著水平为时拒绝的假设,认为变量是显著的.*******(而rint残差的区间应包含0则更好) b,y等均为列向量,x为矩阵(表示了一组实际的数据) 必须在x第一列添加一个全1列。----对应于常数项-------而nlinfit不能额外添加全1列。 结果的系数就是与此矩阵相对应的(常数项,x1,x2,……xn)。 (结果与参数个数:1/5=2/3-----y,x顺序---x要额外添加全1列) 而nlinfit:1/3=4------x,y顺序---x不能额外添加全1列,---需编程序,用于模仿需拟合的函数的任意形式,一定两个参数,一为系数数组,二为自变量矩阵(每列为一个自变量) 有n个变量---不准确,x中就有n列,再添加一个全1列(相当于常数项),就变为n+1列,则结果中就有n+1个系数。 x需要经过加工,如添加全1列,可能还要添加其他需要的变换数据。 相关系数r2越接近1,说明回归方程越显著;(r2越大越接近1越好) F越大,说明回归方程越显著;(F越大越好) 与F对应的概率p越小越好,一定要P> x=[143 145 146 147 149 150 153 154 155 156 157 158 159 160 162 164] ; >> y=[88 85 88 91 92 93 93 95 96 98 97 96 98 99 100 102] ; >> plot(x,y, r+ ) >> z=x; >> x=[ones(

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    方法一:多项式拟合polyfit x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9]; y=[9 7 6 3 -1 2 5 7 20]; P= polyfit(x, y, 3) %三阶多项式拟合 xi=0:.2:10; yi= polyval(P, xi); %求对应y值 plot(xi,yi,x,y,'r*'); 运行结果: 多项式...
  • matlab 简单函数拟合(全)

    千次阅读 2021-08-04 16:10:49
    连接:matlab拟合函数的三种方法_Bily_on的博客-CSDN博客_matlab数据拟合 方法四是而利用regress函数也可以对数据进行拟合,以下是该函数的内容: 多元线性回归 - MATLAB regress - MathWorks 中国 ##但是...
  • 今天遇到一个问题,是求解matlab多元函数拟合的, 但是函数关系不确定,就是需要自己定义函数关系,然后自己调试函数中需要的参数的值。 刚开始思路是自定义一个函数关系式,然后用pso求解最优参数,其最后输出的y的...
  • matlab拟合函数怎么搞

    千次阅读 2021-04-25 02:32:01
    话题:matlab拟合函数怎么搞??多谢大神相助回答:x=[-20,-15,-10,-5,0,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50,55,60,65,0,5,0,5,0,5,100,105,110,115,120]; y=[43.463,363.624,25.01,211.1656,163.006,126.45,.45...
  • matlab分布拟合函数

    千次阅读 2020-04-15 21:27:45
    具体可以查看下面的链接: https://ww2.mathworks.cn/help/stats/fitdist.html
  • matlab工具箱拟合函数

    千次阅读 2019-09-14 16:46:39
    Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ,使用方便,能实现多种类型的线性、非线性曲线拟合,下面简单介绍如何使用这个工具箱。 先给定两个变量: x = [1,2,3,4,5,6,7,...] ;%输入自变量 y = [1,2,3,4,5,6,7,...
  • 一元函数拟合可用cftool工具箱, 对于一元多项式拟合也可用polyfit()多元线性函数y=ax的拟合函数regress()语法是:[a, aint]=regress(y,x,alpha)其中1-alpha是置信度, 默认alpha=0.05. 即置信度为�, aint是a的置信...
  • matlab fit函数拟合实例

    2022-05-16 11:20:37
    matlab fit函数拟合实例,计算拟合误差
  • 使用Matlab对散点进行函数拟合

    千次阅读 2020-02-17 22:56:42
    使用Matlab对散点进行函数拟合曲线拟合工具箱介绍1 单一变量的曲线逼近2 启动曲线拟合工具箱3 进入曲线拟合工具箱界面“Curve Fitting tool”4 注意5 参考 曲线拟合工具箱介绍 Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱...
  • Matlab-函数拟合

    万次阅读 2020-02-17 08:06:42
    工具箱拟合——cftool2. 万能拟合 ——nlinfit3. 多项式拟合 ——polyfit参考 0. 评价指标 一、SSE(和方差) 该统计参数计算的是拟合数据和原始数据对应点的误差的平方和,计算公式如下 SSE越接近于0,说明模型选择...
  • 我们常常用到matlab曲线拟合,但是工具箱由于需要人工交互,得到的拟合结果,需要人工的去提取,再输入,所以,工具箱拟合结果十分不适合调用,以及继续下面的操作,所以我们需要用到matlab曲线拟合函数,并且以最...

空空如也

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