matlab实现非线性拟合.ppt
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1、设有实验数据,寻找函数使得函数在点 处的函数值与观测数据偏差的平方和达到最小.即求满足如下条件的函数 使得,其中 是待定的参数,而 就是最小二乘法所确定的最佳参数.,解决此类问题有以下几个步骤:(1)首先作出散点图,确定函数的类别;(2)根据已知数据确定待定参数的初始值,利用Matlab软件计算最佳参数;(3)根据可决系数,比较拟合效果,计算可决系数的公式为,其中,R2越趋近于1表明拟合效果越好.,如果是多项式函数,则称为多项式回归,此时的参数即多项式的系数;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
2、的计算的例子:,x=2:16;y=6.42,8.2,9.58,9.5,9.7,10,9.93,9.99,10.49,10.59,10.6,10.8,10.6,10.9,10.76;,y1=x./(0.1152+0.0845*x);%拟合曲线,R2=1-sum(y-y1).2)/sum(y-mean(y).2),幂函数,指数函数,双曲线函数,对数函数,指数函数,S形曲线,具有S形曲线的常见方程有:,罗杰斯蒂(logistic)模型:,龚帕兹(Gomperty)模型:,理查德(Richards)模型:,威布尔(Weibull)模型:,为了实现非线性拟合,首先要定义在线函数,1.inline 定义的
3、函数:用于曲线拟合、数值计算,步骤:(1)建立M文件;(2)fun=inline(f(x),参变量,x),例1.建立函数:a,b,c为待定的参数,fun=inline(b(1)*(1-b(2)*exp(-b(3)*x),b,x);,此处,将b看成参变量,b(1),b(2),b(3)为其分量.,若计算函数在x=0:0.1:1上的函数值,由于此时x为矩阵,只需将函数表达式中的某些量表示成向量有些*改成.*即可.,在实际问题中,有时散点图作出后未必是多项式的图形,可能像其他的曲线,这时可以猜测曲线类型,然后利用如下命令:,beta,r,J=nlinfit(x,y,fun,beta0),其中,x,y为
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