精华内容
下载资源
问答
  • CODE:SharedModel;Variable x1,x2,y1,y2;Function y1=k1*k2*k3*k6*x1/(k3*k6+k1*k2*k6*x1+k1*k3*k6*x1+k1*k3*k4*k6*(x1)^2+k3*x2);y2=k1*k3*k4*k5*k6*(x1)^2/(k3*k6+k1*k2*k6*x1+k1*k3*k6*x1+k1*k3*k4*k6*(x1)^2+k3*...

    CODE:

    SharedModel;

    Variable x1,x2,y1,y2;

    Function y1=k1*k2*k3*k6*x1/(k3*k6+k1*k2*k6*x1+k1*k3*k6*x1+k1*k3*k4*k6*(x1)^2+k3*x2);

    y2=k1*k3*k4*k5*k6*(x1)^2/(k3*k6+k1*k2*k6*x1+k1*k3*k6*x1+k1*k3*k4*k6*(x1)^2+k3*x2);

    Data;

    x1=[0.294618626000000,1.08932212600000,0.832216598000000,1.17662009200000,0.676335091000000,1.70366422000000,1.67606414800000,2.11952112200000];

    x2=[10.3376575900000,25.2761852100000,16.0236245200000,19.5725079300000,13.0306388900000,30.3467984700000,22.7896542500000,34.6372838900000];

    y1=[0.0186463620000000,0.0153108230000000,0.0175880640000000,0.0205581730000000,0.0228104580000000,0.0186192320000000,0.0217021560000000,0.0203259500000000];

    y2=[0.00759763800000000,0.0110371770000000,0.00893193600000000,0.0143098270000000,0.0121695420000000,0.0165047680000000,0.0215378440000000,0.0236220500000000];

    展开全文
  • 如何用matlab进行多元非线性拟合

    千次阅读 2021-04-20 10:48:20
    % 使用最小二乘拟合: % opt指定拟合选项(注意查看命令窗口提示的优化终止条件,如对结果不满意考虑适当修改) % b0为初值(要慎重选择,不同初值得到的结果可能不同) opt = optimset('MaxFunEvals',50000,'MaxIter...

    名流

    幼苗

    共回答了17个问题采纳率:100%

    function zd487022570

    x1=[0.25,0.278,0.3125,0.357,0.4167,0.3,0.3333,0.375,0.7286,0.5];

    x2=[0,0.1111,0.125,0.14286,0.1667,0,0.1111,0.125,0.14286,0.1667];

    x3=[0,0,0.125,0.2857,0.5,0,0,0.125,0.2857,0.5];

    y=[0.7572,0.6559,0.6383,0.5636,0.4884,0.9783,0.7489,0.686,0.6288,0.4934];

    x = [x1; x2; x3];

    % 使用最小二乘拟合:

    % opt指定拟合选项(注意查看命令窗口提示的优化终止条件,如对结果不满意考虑适当修改)

    % b0为初值(要慎重选择,不同初值得到的结果可能不同)

    opt = optimset('MaxFunEvals',50000,'MaxIter',10000,'TolFun',1E-10)

    % b0 = [0 -10 1 1];

    % b0 = [0.6 -60 15 0.7];

    b0 = [0.7 -137 40 0.7];

    b = lsqcurvefit(@myfun,b0,x,y,[],[],opt);

    A = b(1)

    B = b(2)

    C = b(3)

    D = b(4)

    % 把拟合结果与原始数据对照

    plot(y,'-o');

    hold on

    plot(myfun(b,x),'r:x');

    function y = myfun(x,xdata)

    A = x(1);

    B = x(2);

    C = x(3);

    D = x(4);

    x1 = xdata(1,:);

    x2 = xdata(2,:);

    x3 = xdata(3,:);

    y = A*x1./(1+B*x2+C*x3)+D;

    1年前

    追问

    10

    4591900211

    运行报错了 ??? function zd487022570 | Error: Function definitions are not permitted in this context. 看不懂function zd487022570这是什么意思……

    4591900211

    你是不是文件里还加了别的东西? 把我上面贴的代码直接贴到新建的文件中,然后保存就行,不可能有错。我在6.5和R2007b两个版本上测试过。 最上面的“function zd487022570”是因为调用lsqcurvefit需要把拟合公式写成函数,而这种问题用inline函数或匿名函数都不太方便,所以使用了function。而在一个文件中如果有function就不能是script,所以就把前面的代码取个名字也成为一个function。函数的名字就用的是你提问这个网页的号码加了两个字母的前缀,当然,你可以把它改成其他任何合法的标识符。

    展开全文
  • Freq 相对介电常数实部 相对介电常数虚部 电导率实部 电导率虚部 实部和虚部平方和 介电常数值20 4043579.49 14024236.42 0.015603736 0.004498993 2.1303E+14 145955...

    Freq        相对介电常数实部        相对介电常数虚部        电导率实部        电导率虚部        实部和虚部平方和        介电常数值

    20        4043579.49        14024236.42        0.015603736        0.004498993        2.1303E+14        14595538.44

    22.995        3651151.952        12346314.13        0.015793927        0.004670708        1.65762E+14        12874874.1

    26.439        3277867.164        10910653.42        0.016047787        0.004821207        1.29787E+14        11392399.71

    30.398        2933649.638        9660514.74        0.016336712        0.004961039        1.01932E+14        10096130.21

    34.951        2620581.524        8568957.887        0.016661227        0.005095381        8.02945E+13        8960719.1

    40.185        2336118.618        7606671.098        0.017005053        0.005222498        6.33189E+13        7957317.097

    46.203        2080903.632        6755902.188        0.017364925        0.005348617        4.99724E+13        7069114.11

    53.122        1842108.616        6014807.874        0.017775243        0.005443886        3.95713E+13        6290570.556

    61.077        1627441.4        5360277.521        0.01821312        0.005529711        3.13811E+13        5601887.237

    70.224        1430340.465        4778947.795        0.018669695        0.005587845        2.48842E+13        4988408.15

    80.74        1250951.249        4261220.284        0.019140008        0.005618864        1.97229E+13        4441044.623

    92.832        1088987.578        3798226.922        0.019615437        0.005623931        1.56124E+13        3951255.712

    106.734        941000.97        3384574.027        0.020096766        0.005587432        1.23408E+13        3512950.92

    122.718        809661.8967        3013026.756        0.020569827        0.005527533        9.73388E+12        3119917.086

    141.096        693886.736        2678968.321        0.021028179        0.005446565        7.65835E+12        2767372.412

    162.226        592642.8703        2379001.415        0.021470123        0.005348511        6.01087E+12        2451708.242

    186.521        504906.9993        2109683.661        0.021890942        0.005239122        4.7057E+12        2169261.678

    214.453        429451.4405        1867812.937        0.022283576        0.005123486        3.67315E+12        1916547.34

    246.569        365399.1455        1651234.457        0.022649916        0.005012165        2.86009E+12        1691180.584

    283.495        311402.9473        1457670.562        0.022989216        0.004911199        2.22178E+12        1490562.063

    325.95        266312.8031        1284982.273        0.023300621        0.004829058        1.7221E+12        1312288.822

    374.763        228914.1689        1131272.513        0.023585404        0.004772531        1.33218E+12        1154200.674

    430.887        198008.9498        994794.964        0.023846044        0.004746436        1.02882E+12        1014309.896

    495.415        172724.1323        873910.9396        0.024085502        0.004760379        7.93554E+11        890816.4548

    569.607        152101.7766        767040.6884        0.024305978        0.0048198        6.11486E+11        781975.9383

    654.91        135319.6782        672803.8261        0.024512604        0.004930171        4.70976E+11        686277.2062

    752.987        121711.7144        589829.0008        0.024707738        0.005098463        3.62712E+11        602255.7526

    865.752        110707.9728        516924.2506        0.024896586        0.00533202        2.79467E+11        528646.3242

    995.405        101767.154        452962.7141        0.025083125        0.005635427        2.15532E+11        464253.9973

    1144.474        94491.17946        396917.278        0.025271168        0.006016121        1.66472E+11        408009.6918

    1315.866        88552.35092        347903.7316        0.025467724        0.00648233        1.28879E+11        358996.5533

    1512.927        83658.66388        305085.243        0.025677844        0.007041226        1.00076E+11        316347.5581

    1739.498        79580.00954        267706.661        0.025906127        0.007701003        77999834281        279284.5042

    2000        76130.64114        235119.7723        0.026160047        0.008470496        61077181832        247137.9814

    2299.514        73165.03754        206734.5357        0.026446516        0.009359638        48092290949        219299.5462

    2643.882        70566.10168        182018.9117        0.026771824        0.010379049        38110458929        195219.0025

    3039.822        68237.12761        160514.3208        0.027144467        0.011539534        30421152753        174416.6069

    3495.057        66105.77879        141803.0519        0.027571425        0.012853253        24478079510        156454.7203

    4018.466        64116.11326        125521.9039        0.028060745        0.014333322        19866624338        140949.0133

    4620.259        62231.55856        111352.7403        0.028621119        0.015995447        16272199652        127562.5323

    5312.176        60424.1855        99013.75945        0.02926088        0.017856759        13454806754        115994.8566

    6107.711        58675.5592        88256.85158        0.029987916        0.019936784        11232093097        105981.5696

    7022.383        56975.84569        78872.76849        0.030812787        0.022258437        9467160600        97299.33505

    8074.035        55316.56379        70678.08897        0.031746423        0.024846499        8055314490        89751.40384

    9283.178        53695.48619        63511.62669        0.032799656        0.027730253        6916931961        83168.09461

    10673.398        52115.95275        57238.5812        0.033986852        0.030945162        5992327709        77410.12665

    12271.815        50577.95901        51741.32451        0.035323662        0.034529435        5235294599        72355.33567

    14109.605        49084.07962        46922.68485        0.036831303        0.03852786        4610985226        67904.2357

    16222.617        47635.42155        42698.21964        0.038534529        0.042990283        4092271346        63970.86326

    18652.067        46232.90232        38996.46655        0.04046426        0.047973069        3658205660        60483.10227

    21445.344        44877.13117        35756.97715        0.042659248        0.053539891        3292518317        57380.46983

    24656.935        43565.26376        32929.38734        0.045169171        0.05975838        2982276757        54610.22575

    28349.483        42293.8893        30471.46633        0.048057135        0.066702505        2717283332        52127.56787

    32595.017        41055.88575        28347.01868        0.051401759        0.074446797        2489139222        49891.27401

    37476.348        39843.9401        26523.70742        0.055298184        0.083068988        2291046617        47864.87875

    43088.694        38647.89747        24973.31653        0.059863063        0.092642141        2117326518        46014.41641

    49541.527        37456.93266        23668.49496        0.065231807        0.103233577        1963219458        44308.23239

    56960.717        36259.89921        22585.53438        0.071569041        0.114900368        1824886654        42718.69209

    65490.983        35043.76043        21700.37733        0.079062069        0.127676683        1698971522        41218.58224

    75298.716        33798.42453        20990.2665        0.087927536        0.141580488        1582924788        39785.98734

    86575.226        32510.01779        20431.59528        0.098404575        0.156577812        1474351342        38397.28301

    99540.471        31168.84882        19999.3555        0.11074779        0.172599619        1371471357        37033.38166

    114447.353        29764.9473        19670.07774        0.125236582        0.189509179        1272864046        35677.22027

    131586.645        28291.63081        19416.3762        0.142134456        0.207104328        1177412039        34313.43817

    151292.666        26745.45513        19212.22758        0.161701846        0.225106091        1084429058        32930.67048

    173949.801        25125.98519        19029.96748        0.184154087        0.2431456        993454793.9        31519.11791

    200000        23436.32881        18840.72554        0.209626893        0.26075879        904234447        30070.4913

    229951.399        21687.58997        18618.54446        0.238177735        0.2774385        817001756.2        28583.24258

    264388.23        19894.01477        18338.10723        0.269721772        0.292606475        732058000.2        27056.57037

    303982.217        18075.45111        17979.79549        0.304055108        0.305672734        649994978.9        25494.9991

    349505.68        16256.25035        17528.32715        0.340811379        0.316077801        571507928.1        23906.23199

    401846.601        14463.05622        16974.4397        0.379467971        0.323325347        497311598.2        22300.48426

    462025.94        12723.66354        16316.56829        0.41938661        0.327037771        428122014.8        20691.10956

    531217.557        11064.98593        15560.51271        0.459849482        0.326996169        364563469.4        19093.54523

    610771.102        9509.471159        14717.83945        0.500082803        0.323112846        307044839.8        17522.69499

    702238.347        8076.856114        13805.71763        0.539340342        0.315534075        255833443.9        15994.79428

    807403.452        6780.019856        12844.08769        0.576916875        0.304537618        210939258        14523.74807

    928317.767        5625.771241        11854.80853        0.61222433        0.290534767        172185787.3        13121.95821

    1067339.846        4615.106206        10860.0597        0.644843481        0.274033591        139240101.9        11800.00432

    1227181.455        3743.489802        9878.942748        0.674432718        0.255567025        111607225.7        10564.43211

    1410960.462        3003.035657        8929.308348        0.700893517        0.235719066        88750770.73        9420.762747

    1622261.662        2382.224417        8024.350952        0.724186122        0.214992324        70065201.37        8370.495886

    1865206.694        1867.476168        7173.758689        0.744377278        0.193776636        54950280.97        7412.845673

    2144534.444        1445.992294        6384.225024        0.761659022        0.172511632        42849222.87        6545.93178

    2465693.479        1104.0351        5658.817763        0.776218829        0.15144026        33241111.97        5765.510556

    2834948.326        828.8942355        4998.07638        0.788256235        0.130726503        25667833.15        5066.343173

    3259501.669        609.5479472        4401.181981        0.798068028        0.110529565        19741951.53        4443.191592

    3747634.846        435.6853161        3864.947763        0.805787035        0.090834237        15127642.91        3889.427067

    4308869.38        298.9135753        3385.96083        0.811642233        0.071652005        11554080.07        3399.12931

    4954152.712        192.0384716        2959.690252        0.81570858        0.052926967        8796645.163        2965.913883

    5696071.737        139.6696276        2574.409528        0.81577889        0.044258512        6647092.025        2578.195498

    6549098.326        77.33932507        2243.482373        0.817379142        0.028177423        5039194.529        2244.815032

    7529871.614        29.88633703        1952.083305        0.817721275        0.012519288        3811522.423        1952.312071

    8657522.562

    9954047.129

    11444735.32

    13158664.49

    15129266.55

    17394980.05

    20000000

    数据因为没法上传excel文件只能这样上传

    展开全文
  • MATLAB进行非线性拟合

    千次阅读 2020-04-20 16:59:39
    matlab进行非线性拟合常用最小二乘法,适用于:已经求解出函数,但含有未知数,不过已经收集到了一系列数据 1.lsqcurvefit 格式:[x, resnorm,r,flag]=lsqcurvefit(fun, c0,xdata,ydata) c0为初始解向量;xdata,...

    matlab进行非线性拟合常用最小二乘法实现,适用于:已经求解出函数,但含有未知数,不过已经收集到了一系列数据

    1.lsqcurvefit

    格式:[x, resnorm,r,flag]=lsqcurvefit(fun, c0,xdata,ydata)

    c0为初始解向量;xdata,ydata为数据;

    fun为待拟合函数(句柄函数),resnorm=sum ((fun(c,xdata)-ydata).^2),即在xdata处残差的平方和;flag为终止迭代的条件。

    例:确定模型中的参数,已知数据点:

    xdata = [3.6,7.7,9.3,4.1,8.6,2.8,1.3,7.9,10.0,5.4];

    ydata = [16,150.5,260.1,22.5,206.5,9.9,2.7,165.5,325.0,54.5];

    句柄函数举例:

    xdata=[3.6,7.7,9.3,4.1,8.6,2.8,1.3,7.9,10.0,5.4]; 
    ydata=[16,150.5,260.1,22.5,206.5,9.9,2.7,165.5,325.0,54.5];
    c0=[0 0 0];
    f_h=@(c, x) c(1)*x.^2 + c(2)*x.*sin(x) + c(3)*x.^3;
    [c,resnorm,r]=lsqcurvefit(f_h,c0,xdata,ydata);
    plot(xdata,f_h(c,xdata),xdata,ydata,'o');

    自定义函数举例:

    xdata=[3.6,7.7,9.3,4.1,8.6,2.8,1.3,7.9,10.0,5.4]; 
    ydata=[16,150.5,260.1,22.5,206.5,9.9,2.7,165.5,325.0,54.5];
    c0=[0 0 0];
    [c,resnorm,r]=lsqcurvefit(@cal,c0,xdata,ydata);
    plot(xdata,cal(c,xdata),xdata,ydata,'o');
    
    function y = cal(c,x)
    y = c(1)*x.^2 + c(2)*x.*sin(x) + c(3)*x.^3;
    end

    2.fittype

    使用fittype函数可以自定义拟合函数,可以满足线性拟合和非线性拟合。fittype函数具有很灵活的配置,基本满足各种复杂场景。

    fittpye 函数内部参数 ' independent ' 指定哪些变量为自变量,相对的 ' coefficients ' 指定哪些变量为未知量,如:

    ft = fittype('自定义函数','independent ','x');

    ft = fittype('自定义函数','coefficients',{'k','r'});

    需要注意的是,fit 函数内的自变量与因变量都需要是列矩阵,如果初始数据为行矩阵的话,需要转置一下

    fit 后面可以加参数来指定拟合参数的初始值,如:

    fo = fit( x , y , ft , 'startpoint' , [0 0]);

    1.做多项式拟合:

    x=[1;1.5;2;2.5;3];
    y=[0.9;1.7;2.2;2.6;3];
    ft=fittype('poly2');
    fo=fit(x,y,ft);
    plot(x,fo(x))  % or plot(fo, x, y);
    

    2.做非线性拟合:

    线性化拟合:

    x=[0.2,0.5,0.8,1.1,1.2,1.5,1.8,2];
    y=[2.35,1.38,0.81,0.62,0.78,1.43,2.25,3.18];
    ex= {'x^2','sin(x)','1'};
    ft=fittype(ex);
    fo=fit(x',y',ft);
    plot(x,fo(x),x,y,'o');

    非线性化拟合:

    x=[0.2,0.5,0.8,1.1,1.2,1.5,1.8,2];
    y=[2.35,1.38,0.81,0.62,0.78,1.43,2.25,3.18];
    ex= {'x^2','sin(x)','1'};
    ft=fittype('a*x^2+b*sin(x)+c','independent','x');
    fo=fit(x',y',ft);
    plot(x,fo(x),x,y,'o');

    例:在某次阻尼振荡实验中测得18组数据点,试确定其振动方程。(使用匿名函数实现)

    x=[0,0.4,1.2,2,2.8,3.6,4.4,5.2,6,7.2,8,9.2,10.4,11.6,12.4,13.6,14.4,15];

    y=[1,0.85,0.29,-0.27,-0.53,-0.4,-0.12,0.17,0.28,0.15,-0.03,-0.15,-0.07,0.059,0.08,0.032,-0.015,-0.02];

    解:由物理背景知:

    x=[0,0.4,1.2,2,2.8,3.6,4.4,5.2,6,7.2,8,9.2,10.4,11.6,12.4,13.6,14.4,15]';  %注意这里的转置
    y=[1,0.85,0.29,-0.27,-0.53,-0.4,-0.12,0.17,0.28,0.15,-0.03,-0.15,-0.07,0.059,0.08,0.032,-0.015,-0.02]';  %注意这里的转置
    f_h=@(a,k,w,x) a.*cos(k.*x).*exp(w.*x);
    ft=fittype(f_h);
    fo=fit(x,y,ft)
    xx=0:0.1:20;
    yy=fo(xx);
    plot(x,y,'r*',xx,yy,'b-');

     

    展开全文
  • matlab多变量曲线拟合

    千次阅读 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...
  • 多元非线性拟合是非常困难的事情,我选用matlab进行拟合,以下为我找到的三种方法以及具体数据。1.使用“nlinfit”x1=1150,1000,900,850,700,625,550,475,3350,3500,5900,5800,5700,4600,4625,4725,11...
  • matlab 万能实用的非线性曲线拟合方法

    万次阅读 多人点赞 2018-08-13 09:43:41
    在科学计算和工程应用中,经常会遇到需要拟合一系列的离散数据,最近找了很相关的文章方法,在这里进行总结一下其中最完整、几乎能解决所有离散参数非线性拟合的方法   第一步:得到散点数据 根据你的实际...
  • 拟合公式是y=a*u1*x1^b*x2^c+d,求各位大神帮帮忙,怎么能拟合出来a、b、c、d的值数据y=1.10887 1.26187 1.41188 1.43181 1.52551.04259 1.21153 1.3583 1.33986 1.422591.02049 ...
  • 利用matlab实现非线性拟合0 前言1 线性拟合1.1 多项式拟合1.2 线性拟合2 一维非线性拟合2.1 简单的非线性拟合2.2 matlab中Curve Fitting App2.3 matlab非线性拟合的实现2.3.1 fit()函数2.3.2 nlinfit()函数2.3.3 ...
  • (初学者--我)最近正在研究matlab最小二乘法非线性拟合问题,昨天在论坛里求教,但没有人给予解答。只好自己查找相关文献,觉得其中最有用的一篇论文《最小二乘法原理及其MATLAB实现》(见附件),该文可读性强,...
  • Matlab非线性拟合

    2021-04-26 11:42:18
    一、单一变量的曲线逼近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。下面结合我使用的 Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个工具箱。假设我们要拟合的函数...
  • MATLAB拟合多元非线性函数?2019-9-20来自ip:17.115.189.200的网友咨询浏览量:207问题补充:MATLAB拟合多元非线性函数?自变量x1=【101 98.4 98.8 98.5 98.6 98.2 98.8 99.2 99.5 100.6 101.9 101.5 102.7 102.4 102.8...
  • !using["fcopt"];IMSL::ClearImslErr();IMSL::ERSET[0,0,0]; //使IMSL不输出警告f(ξ)=ξ^4*exp(ξ)/[exp(ξ)-1]^2;Cp(T,γ,θD,θE,nD,nE : R,CD,CE)={R=8.314,CD=nD*3*R*(T/θD)^3*IMSL::QDAGS[HFor("f"),0,θD/T,...
  • MATLAB非线性拟合程序

    2021-04-20 04:13:34
    旧车价格问题:先将因变量X和变量Y作出图形,通过观测图形,大概猜想其数据分布符合的函数走向,先用多项式函数拟合,得到相应的系数后观测,再对拟合函数做一定调整,最后对拟合出的函数的精准...
  • 文章目录[MATLAB 在科学计算中的应用] 使用MATLAB 进行非线性拟合前言引述MATLAB 曲线拟合函数简述一二维数据非线性拟合一维数据拟合例子二维数据拟合例子高维数据非线性拟合lsqcurvefitnlinfit 函数数据拟合工具箱...
  • matlab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(一元次) regress(y,x)----可以多元, nlinfit(x,y,’fun’,beta0) (可用于...
  • BP神经网络的非线性系统建模_非线性函数拟合matlab代码,可以直接运行!
  • 我有三个自变量 两个因变量,想分别做X1 X2 X3 与 Y1的关系和X1 X2 X3 与 Y2的关系,用matlab该怎样编程做多元非线性回归拟合,函数形式未知。还请哪位大佬帮帮忙,万分感激!数据如下:X1 X2 X3 Y1 Y210 3 0.2 0....
  • fminsearch函数用来求解多维无约束的线性优化问题用derivative-free的方法找到多变量无约束函数的最小值语法x =fminsearch(fun,x0)x =fminsearch(fun,x0,options)[x,fval] =fminsearch(...)[x,fval,exitflag] = ...
  • 使用nlinfit、fminsearch在matlab中实现基于最小二乘法的非线性参数拟合(整理自网上资源)最小二乘法在曲线拟合中比较普遍。拟合的模型主要有1.直线型2.多项式型3.分数函数型4.指数函数型5.对数线性型6.高斯函数型......
  • 压缩包里包括实现MVAR各个功能的20子函数,还有一个自己写的调用各个函数用来实现求EEG信号各通道相关性的脚本。另外还可以画出各通道相关性的图。
  • Matlab进行最小二乘法线性拟合(求传感器非线性误差、灵敏度),代码可能写的不太好,请多多指教。%后面的为注释,红色部分代码需要根据实际情况更改%最小二乘法线性拟合y=ax+bx=[0.5,1,1.5,2,2.5,3,3.5,4,4.5,5];%自...
  • matlab多元非线性回归教程

    千次阅读 2021-04-20 05:05:55
    matlab多元非线性回归教程》由会员分享,可在线阅读,更相关《matlab多元非线性回归教程(2页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、matlab回归(多元拟合)教程前言 1、学三条命令 polyfit(x,y,n)-拟合成一元幂函数...
  • 对于某些非线性函数,如指数函数y=e^(ax+b),也可以对函数转化后,求得精确的拟合结果,如上述指数函数可转化为x=(ln y)/a -b/a,同样可以求得具有全局最优拟合误差的拟合函数。上述函数都可以用MATLAB的regress函数...
  • 如果为指数函数、对数函数、幂函数或三角函数等,则称为非线性拟合.下面的图形给出了常见曲线与方程的对应关系: 在Matlab中实现可决系数的计算的例子: x=[2:16]; y=[6.42,8.2,9.58,9.5,9.7,10,9.93,9.99,10.49,10....
  • 用一个实例来理解基于最小二乘的非线性拟合问题。 原理部分 代码部分 clear; clc; M = 2000; t = 0.3 * (1 : M)'; rng('default'); ratio = 10; noise = ratio * randn(M, 1); Et = 1000 * exp(-t / 50) + 10 ...
  • 摘 要文章简单介绍了Matlab与Mathematica的拟合函数功能,并通过具体例子的数据,分别利用Matlab与Mathematica进行了非线性拟合,对比了它们的应用办法,分析了各自的特点。关键词数据拟合;Matlab;Mathematica;内...
  • 1、最小二乘原理Matlab直接实现最小二乘法的示例:closex = 1:1:100;a = -1.5;b = -10;y = a*log(x)+b;yrand = y + 0.5*rand(1,size(y,2));%%最小二乘拟合xf=log(x);yf=yrand;xfa = [ones(1,size(xf,2));xf]w = inv...
  • 比如z=f(x,y),给出(x,y,z)的个数据点,然后怎么拟合出f函数,给出源码就更好了</p>

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 5,241
精华内容 2,096
关键字:

matlab多变量非线性拟合

matlab 订阅
友情链接: sz.rar