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，xdata1），…，F（x，xdatan））T 中的参变量x(向量),使得1/2*∑[a+b*exp(-0.02*k*t(i))-c(i)]^2最小 1.先定义个函数fun function y=fun(x,t)y=(x(1)+x(2)...
y=[1.000,0.974,1.179,1.339,1.213,1.106,1.321]';disp('y=p1*x^5 + p2*x^4 + p3*x^3 + p4*x^2 + p5*x + p6')p=polyfit(x,y,5)y1=p(1)*x.^5 + p(2)*x.^4 + p(3)*x.^3 + p(4)*x.^2 + p(5)*x + p(6);R2=func2(y,y1);...
视频介绍了利用Matlab中的bp神经网络算法拟合函数中未知参数的方法。感兴趣的可以加我qq交流:573023534。如需要课程源码,加我q付费索取。***重要通知***:《复杂函数拟合专题课》全套课程及源码已上架仿真秀app,并持续更新中(B站仅不定期展示部分课程),可关注下方的仿
1、读取数据 x y 2、根据模型Y=4.17-a*e^(-c*x)-b*e^(-d*X)，自定义求解函数 3、初定初值 4、初定上下极限值lb,ub 5、利用lsqcurvefit求解系数a、b、c、d x = lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata,lb,ub)6、计算拟合值，并对比已知值 7、数据分析 8、最后绘制图形 ...
已知下x,y的值 求未知参数 a,b,c 小妹用origin进行了拟合单数参数得到的值与预测值有很大的偏差，不...
beta=nlinfit(X,Y,modelfun,beta0,options) 使用结构体 options 中的算法控制参数来拟合非线性回归。 beta=nlinfit(___,Name,Value) 使用由一个或多个名称-值对组参数指定的附加选项。例如,可以指定 观测值权重或非常量误差模型。 [beta,R,J,CovB,MSE,ErrorModelInfo] = nlinfit(___) 还返回残差 R、model...
当然可以，一般 的函数都能的
y = a*x^2;fplot(y);这样就会画出一条含有未知参数a的二次函数曲线。希望这个简短的回答对你有帮助！你可以使用MATLAB的符号数学工具箱来绘制一条含有未知参数的曲线。首先，使用'sym'函数将参数声明为符号变量。例如，假设未知参数为'a'，你可以这样定义：syms a 然后，使用符号变量和MATLAB的绘图...
lambda为解x处的Lagrange乘子; jacobian为解x处拟合函数fun的jacobian矩阵。 f:符号函数句柄,如果是以m文件的形式调用的时候,别忘记加@.这里需要注意,f函数的返回值是和y 匹对的,即拟合参数的标准是(f-y)^2取最小值,具体看下面的例子 实例1 程序
x=[1;1.5;2;2.5;3];y=[0.9;1.7;2.2;2.6;3];p=fittype('a*x.^0.5+b*lnx+c','independent','x')f=fit(x,y,p)plot(f,x,y);上面是代码！下面是结果：a=2.818 b=0.8552 c=-0.6627