线性拟合
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分段线性拟合Matlab代码
ME3255 计算力学 (2017 年春季)
课程简介:
本课程教授学生使用 Matlab/Octave 进行科学编程。内容涵盖数值方法、最佳编程实践和版本控制,并将这些方法应用于解决各种物理问题。
学习目标:
学生将能够创建线性和非线性问题的数值近似。
学生将理解由浮点运算和数值方法产生的近似值。
学生将学会使用数值微分和积分方法求解微分方程。
学生将学习 Git 版本控制、Matlab/Octave 函数和编程最佳实践。
课程安排:
时间:上午 9:30-10:45
地点:Francis L. Castleman bdg (CAST) 会议室 212
授课教师:
Ryan C.
Matlab
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2024-05-25
线性最小二乘拟合
线性最小二乘拟合采用多项式拟合,MATLAB 提供 polyfit 函数用于拟合 m 次多项式,返回系数向量 a。拟合后,可以使用 polyval 函数计算指定点的多项式值 y。
算法与数据结构
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2024-04-29
MATLAB中的线性拟合课程设计
这是一个关于在MATLAB 7.0上运行的线性拟合课程设计,已经经过调试。
Matlab
8
2024-07-17
BP神经网络非线性系统建模-非线性函数拟合
本资料可用于参考和学习。
算法与数据结构
22
2024-05-13
非线性回归模型的拟合曲线Logistic曲线
非线性拟合的 Logistic 曲线,蛮适合拿来那种“S”型增长趋势的场景,像用户增长、药物反应这些都能用得上。用 MATLAB 来搞挺方便的,是配合fminspleas这种函数,拟合效果不错,收敛也快。
Logistic 模型本身就不算复杂,核心就是把那种逐渐趋于饱和的趋势用一个函数表达出来。你只要喂进去一些采样点,用最小二乘法一拟,拟出来的曲线贴合度还挺高的。
想系统了解的,推荐看看Logistic 回归那篇,讲得清楚,代码也直白;还有这篇使用 Fminspleas 进行 FMI 高效非线性回归拟合,对非线性优化做了比较细的拆解,适合搞深入点的同学。
用 MATLAB 跑起来的速度也挺快,
统计分析
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2025-06-14
根据图示推测曲线的MATLAB非线性拟合PPT
根据图示,我们推断曲线的特征如下:现在利用最小二乘法确定最佳参数:b1, b2, b3。初始参数值为b0=[43, 0.6, 0.1]。定义函数为fun=inline('b(1)(1-b(2)exp(-b(3)*k))','b','k')。使用nlinfit函数进行拟合,得到最佳参数b=[42.6643, 0.5483, 0.0099],误差平方和R=sum(r.^2)。因此,拟合曲线如图6.3所示。
Matlab
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2024-07-27
非线性最小二乘问题的指数拟合方法
exp2fit方法精确解决非线性最小二乘问题,适用于特定的指数函数形式:在有噪声数据下,通过选择不同的拟合模型(如单指数或双指数)来优化参数。例如,可以使用 f=s1+s2exp(-t/s3) 或 f=s1+s2exp(-t/s3)+s4*exp(-t/s5),具体选择由caseval参数决定。
Matlab
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2024-07-19
解决非线性最小二乘法拟合难题
matlab中的非线性最小二乘法拟合问题可以通过以下matlab代码来深入学习。
Matlab
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2024-07-25
实现非线性拟合的关键步骤及MATLAB应用
为了实现非线性拟合,首先需定义在线函数。步骤如下:(1)创建M文件;(2)使用inline函数定义拟合表达式,例如:fun=inline('b(1)(1-b(2)exp(-b(3)*x))','b','x'),其中b为参数向量;(3)计算在x=0:0.1:1范围内的函数值时,确保矩阵操作正确。这些操作将有助于精确拟合数据曲线。
Matlab
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2024-08-05
使用Fminspleas进行FMI高效非线性回归拟合-MATLAB开发
感谢Duane Hanselman提出的这一想法。 Fminspleas是一个简单的非线性最小二乘工具,适用于形如Y = a1f1(X,C) + a2f2(X,C) + ... + an*fn(X,C)的回归模型。X可以是任意数组,因此适用于多维问题,而C则是固有非线性参数的集合。f1、f2等函数必须返回与Y相同长度的列向量结果。由于优化只需处理非线性参数,因此函数评估较少。举例来说,仅需32次函数评估即可估计2个线性参数和1个非线性参数,相比直接调用fminsearch的超过300次评估要少得多。目前,Fminspleas仅允许用户指定非线性参数的边界约束,但如有需要,可以考虑添加线性参数约
Matlab
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2024-08-10