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matlab非线性拟合nlinfit
matlab中
的
nlinfit
函数怎么用
答:
用
MATLAB
进行
非线性
回归,即
nlinfit
函数。从理论分析上将要进行回归,必须要提供一个函数原因beta=nlinfit(X,Y,fun,beta0)其中:X和Y为变量列表;fun为要拟合的非线性函数原型;beta0为非线性函数原型各系数的猜测初始值;beta为与beta0对应的计算值。
用
matlab
进行
非线性拟合 nlinfit
函数
答:
Matlab中
ln就是log 你的初值我改成000了,111的话,计算出来有一小部分虚数成份。另外最后一个plot我也改了一下,你的xx只有一个值啊,我也就直接改成x做图了。因为你的yy也是由x计算的。改成:clc;clear;x=[1.1389 1.0622 0.9822 0.934 0.9251 0.9158];y=[0.03 1 5.03 15.05 ...
问下
matlab中nlinfit
怎么用?
答:
拟合
函数为y=-k*ln(x+a)-b;
nlinfit
非线性
参数拟合 clc;clear;x=[1.1389 1.0622 0.9822 0.934 0.9251 0.9158];y=[0.03 1 5.03 15.05 19.97 30.3];myfunc=inline('-beta(1)*log(x+beta(2))-beta(3)','beta','x');beta=nlinfit(x,y,myfunc,[0 0 0]);k=beta(1...
求救,关于数学建模,
MATLAB
多元
非线性拟合
答:
根据数据,其多元
非线性拟合
函数为 y=a(1)*(x1-22)^2 + a(2)*(x2-113)^2 + a(3)该拟合问题可以用
nlinfit
()命令函数来实现。实现代码:x1=[22.9908325 22.99456666 23.00022308 23.0024026 23.00421017]';x2=[113.0723102 113.1409256 113.1080614 113.0651869 113.0704232]';y=[68...
Matlab非线性
多元
拟合nlinfit
函数出问题
答:
拟合
函数的输入有两个参数,第一个应该是你要拟合的参数,对应于这里a 第二个是输入的自变量,对应于这里的x 多维的可以用多列数据,注意行数和y相同 还要注意,函数式里向量间的*,\,^,要用.*,.\,.^ x=[1,1;2,2;-1,-2;0,-1;3,6];y=[10;23;-8;-3;19];a=[0.5 0.5 ...
matlab拟合
或者解
非线性
方程组
答:
用
nlinfit
()函数
拟合
得到 k1 = 0.0005464k2 = 0.20026k3 = 1918.4k4 = 1313.1k5 = 82606
matlab中
怎样编程解决
非线性
最小二乘
拟合
的参数问题?
答:
2、建议改用lsqcurvefit进行最小二乘
拟合
,即把 beta=
nlinfit
(x,y,@myfun1,[0.5 0.5 0.5 0.5])改为 beta=lsqcurvefit(@myfun1,[0.5 0.5 0.5 0.5],x,y)我注意跟踪了拟合的过程,nlinfit在开始的时候是正常的,拟合结果逐渐接近原始数据,但不知道什么原因,到已经可以接受的结果时,...
用
MATLAB
做线性及
非线性
回归的函数有哪些
答:
用
MATLAB
做线性及
非线性
回归的主要函数有:1、线性回归 函数(解决线性回归问题),如regress()、polyfit(),主要书写格式为 a= regress(y,X) %
拟合线性
回归函数的系数,a系数 p=polyfit(x,y,n); %拟合多项式的系数,n最大项数为9 2、非线性回归函数(解决非线性回归问题),如lsqnonlin...
matlab 非线性
最小二乘法程序,请大侠帮我修改,编个正确的程序,非常感 ...
答:
1、对于
非线性拟合
函数(如指数函数等)用lsqcurvefit()函数的精度要比
nlinfit
()函数要低。对于本例,用lsqcurvefit()函数nlinfit()函数0.95861,而nlinfit()函数nlinfit()函数0.99905。2、自定义函数curvefun1(a,x)定义不够合理,还需要加一个绝对值符号,即f=abs((a(1).*x.^a(2)...
如何用
matlab
进行已知函数的
非线性拟合
答:
* *]; %这里要为6个参数赋予一个初值 aa=
nlinfit
(x,y,fun,a0); %调用nlinfit进行
拟合
,得到的aa是6个值的向量,对应原来的6个参数 这里关键是初值的选择,如果初值和结果很接近,那么拟合很快收敛 如果初值选择不恰当,可能计算收敛慢,甚至不收敛,得不到结过 ...
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