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matlab非线性最小二乘法拟合
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。
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、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)...
最小二乘法拟合
椭圆怎么求,最好
matlab
代码
答:
matlab 非线性
的
拟合
有两个命令lsqcurvefit和lsqnonlin。这里用lsqcurvefit(lsqnonlin一样做),先介绍下lsqcurvefit(原理是
最小二乘法
)已知数据点:xdata=(xdata1,xdata2,…,xdatan)ydata=(ydata1,ydata2,…,ydatan)lsqcurvefit用以求含参量x(向量)的向量值函数 F(x,xdata)=(F(x,xd...
最小二乘法
在
matlab
中怎么实现啊?
答:
matlab
中用
最小二乘拟合
的常用函数有polyfit(多项式拟合)、nlinfit(
非线性拟合
)以及regress(多元线性回归)。自变量有2个或以上时,应变量一个,可以使用的有nlinfit和regress,线性时用regress,非线性时用nlinfit。对于进阶matlab使用者还有更多的选择,如拟合工具箱、fit函数、interp系列插值拟合等等。具...
已知数据,求用
MATLAB
进行
最小二乘法拟合
答:
该问题可以通过nlinfit()
非线性
回归
拟合
函数来求得图示函数的系数。经拟合得到 函数式:ξ=a1*exp(a2/C)式中:a1=0.83557,a2=21.6769 决定系数R^2=0.89075 由于数据偏少,其拟合精度不是太理想。运行结果
matlab
最小二乘法拟合
答:
主要的问题是inline函数写法不对,
matlab
不能识别下面的写法:f = inline('R * exp(-a * x)','[R a]','x');像这种有多个待辨识参数的情况,应该写成一个向量,如 f = inline('c(1) * exp(-c(2) * x)','c','x');参考代码:生成测试数据t=linspace(0,2*pi,50);x=1.5*...
matlab
用
最小二乘法
求一形如y=t/(at+b)(a和b为待定系数)的多项式,使...
答:
1.使用
非线性最小二乘拟合
函数lsqcurvefit拟合 t=[1 2 3 4 5 6 7 8];y=[4.00 6.40 8.00 8.80 9.22 9.50 9.70 9.68];fun=@(b,x)x./(b(1)*x+b(2));x0=[0.1 0.1];b=lsqcurvefit(fun,x0,t,y)结果为:b = 0.0811 0.1468 即a=0.0811 b=0.1468 2.绘...
如何用
matlab
求
最小二乘法
答:
fz=@(z,x)z(1)*x.^2+z(2)*x+z(3),'z','x';[z,resnorm,residual,exitflag,output]=lsqcurvefit(fz,z0,x,y,[],[],options)z0为系数矩阵初值一般评价
最小二乘非线性拟合
不是用相关性系数,而是用residual,残差或残差平方和再有一种是用nonfit,很简单的一种非线性回归,不用写函数...
matlab 非线性最小二乘拟合法
中。XO的迭代初始值是如何设定的?不同的...
答:
是的,X0的迭代初始值选择与求解方程,有着密切的关系。不同的初始值得出的系数是完全不一样的。这要通过多次选择和比较,才能得到较为合理的初值。一般的方法,可以通过随机数并根据方程的特性来初选。
最小二乘法非线性拟合
,如何确定参数初始值
答:
在利用
MATLAB
进行
非线性拟合
时的初值,最好根据参数的物理意义进行确定,可能的话可根据已有的经验值对参数进行赋值,参数的初值对拟合结果的影响挺大的,特别是不合理初值的情况下。
matlab 非线性最小二乘法
曲线
拟合
您帮忙看看哪里出了问题?我得不出...
答:
ydata=[240.0843 350.6093 453.9179 552.5163 644.1928 727.4368 799.3727 859.5829 904.8876 938.4216 962.6725 980.1239 992.1504 1000.5354 1006.3032 1010.4385 1013.4168 1015.8082 1017.9071 1019.522 1021.0847 1022.5866];x0=[0,0,0,0,0]+0.001;options=optimset('...
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