%编写M文件:文件中的a(1)=a,a(2)=b,a(3)=c,a(4)=d function E=fun(a,x,y) x=x(:); y=y(:); Y=a(1)*(1-exp(-a(2)*x)) + a(3)*(exp(a(4)*x)-1); E=y-Y; %M文件结束 %用lsqnonlin调用解决: x=[3 4 5 7 9 15]; y=[1 2 4 6 8 10]; a0=[1 1 1 1];...
注:在针对只有一些已测数据而不太清楚最小乘二拟合函数时,采取先打印出已知数据的散点图,然后观察散点图大概分布趋向,再确定拟合函数,也可以确定多个,最后比较残差选择最优最小乘二拟合函数,再者初始值的给定也很重要。 lsqnonlin(fun,X0):最小二乘拟合函数 3.多元线性回归:regress regress虽然名义上只能做线性回归...
采用最小二乘法求解二元方程组时，首先利用matlab的lsqnonlin函数进行尝试，得到的方程组解为特定值。深入理解，lsqnonlin函数适用于非线性数据拟合问题，而非直接求解特定方程组。方程组v=0和s=S_all需转换为优化问题，目标是找到参数t1和t2，使得函数fun最小，理论上为零最佳。为了求解优化问题，使用粒子...
并敲入键盘上的enter建。t=29.45 0.5，即说明了a=29.45 ，b=0.5时，取得最好拟合。命令说明 1 通过上面的例子知道，matlab实现非线性最小二乘拟合的关键命令是lsqnonlin。2 该命令的格式如下x=lsqnonlin('f',x0)功能：作为非线性最小二乘拟合，其中f是函数文件。
lsqnonlin 用来求解非线性数据拟合问题,给定自变量、因变量,拟合未知参数; 对于这个问题,显示不合适;t1 t2 作为未知参数,没有自变量和 y 去一一对应; 相反,可以把问题视为求解最优化问题: fun = (v - 0)^2 + (s - 0.25)^2 其中,v 和 s 都是 t1 和 t2 的函数; 即,寻找最优的 t1 和 t2,使得 ...
*t+a(10)*log(1+t)+a(11)./(t+1) - y x0 = [0.3 0.4 0.3 0.4 0.3 0.4 0.3 0.4 0.3 0.4 0.3] % Starting guess [x,resnorm] = lsqnonlin(YY,x0) % Invoke optimizer x即为用最小二乘法求出的a(1)至a(11)的值 如有问题，请继读联系 ...
fminunc:用于寻找无约束多元函数的局部最小值。 fmincon:用于寻找有约束非线性多元函数的局部最小值。 linprog:用于求解线性规划问题。 intlinprog:用于求解混合整数线性规划问题。 lsqnonlin:用于求解非线性最小二乘问题。 最优化函数的基本用法和参数设置 以fminunc 为例,其基本用法如下: matlab [x, fval] = fminunc...
叠代的初始值．y=U-x(1)*I.^x(2)就是这里x(1),x(2)的初始值．x0 = [0.3 0.4] ％可以这么设定，大小自己可以修改
x,resnorm=lsqnonlin()%resnorm=sum(fun(x).A2),即解x处目标函数值。x,resnorm,residual=lsqnonlin()%residual=fun(x),即解x处fun的值。x 10、,resnorm,residual,exitflag=lsqnonlin()exitflag为终止迭代条件。x,resnorm,residual,exitflag,output=lsqnonlin()output输出优化信,官。x,resnorm,residual,exitflag,...
lsqnonlin 函数: 1 x= lsqnonlin (‘fun’,x0,options) 参数说明同上 例:用下面表中的数据拟合函数中的参数a,b,k。 解:首先编写 M 文件myfun.m 定义函数F(x,xdata): 1 2 3 functionf=myfun(x,tdata); % x(1)=a,x(2)=b,x(3)=k