%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];...
先贴出作者的代码,然后给出我的理解: clear;clc; syms t1 t2 g = 9.8; amax = 14.5*g; v0 = 7.6; m = 98; S_all = 0.25; c = 1350; e = exp(1); v1 = v0 - amax*t1; s1 = v0*t1 - 0.5*amax*(t1^2); Fmr1 = m*amax + m*g - c*(v0 - amax*t1); Bi = Fmr1 / ...
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...
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
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但是可以把x^2等非线性量作为一个额外自变量做计算,因此在一些特殊情况下也可以做非线性拟合。 以matlab自带的数据为样本,示例代码如下:(%后面的是注释) clc;clear; ...
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。
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
你好 可以用 lsqnonlin 进行拟合 用法 x=lsqnonlin(@fun,x0,lb,ub,options,P1,…)其中 fun是名为fun.m的m文件，里面有你想要进行拟合的函数 形如 function r=fun(x,t,y)x0是初值点，随便取 例如 x0 = [0.2,0.05,0.05];lb，ub是x的上下限 options 可选，可以不填 P1，P2是已知的...
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,...