非线性最小二乘法是一种用于拟合非线性模型到数据的方法,它通过最小化预测值和实际值之间误差的平方和来寻找最佳参数。在MATLAB中,可以使用lsqnonlin函数来解决非线性最小二乘问题。下面是一个使用MATLAB实现非线性最小二乘法的代码示例,并按照你的要求进行了分点说明: 导入MATLAB所需的库和函数: MATLAB自带了优化...
MATLAB 中进行非线性最小二乘拟合的函数为:lsqnonline 函数和 lsqcurvefit 函数。帮助文档中的解释为: lsqnonlin: Solve nonlinear least-squares (nonlinear data-fitting) problem(非线性最小二乘); lsqcurvefit: Solve nonlinear curve-fitting (data-fitting) problems in least-squares sense(非线性曲线拟合)。 但...
5和5000被各自设置为置信区间和ns。 使用非线性最小二乘法来预测 如之前提到的,lsqnonlin被用来去顾及电池模型的参数b。为了使用L-M方法,19行的设置是必须的。优化过程在20行执行,通过目标函数(FUNC)最小,从初始参数(theta0)开始。在FUNC(39-43行),残差向量,在被给的模型参数下{y-z}在ny的所有测量点被计算...
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