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...
今进行曲线拟合,求x使得输出的如下最小二乘表达式成立: 在MATLAB中,可用函数lsqcurvefit和lsqnonlin 解决此类问题 lsqcurvefit 函数: 1 x= lsqcurvefit (‘fun’,x0,xdata,ydata,options) 其中fun是定义函数F(x,data)的M文件,x0为初始解向量,xdata,ydata为满足关系ydata=F(x,xdata)的数据 lsqnonlin 函数: 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 / ...
lsqnonlin函数采用的是迭代法,a0则是迭代初始值。由于程序的局限性,不可能搜索无穷大的区间,这样一来,初始值的选择就很重要了。如果最优解离所给初始值比较近,迭代求出该最优解的概率就很高;如果初始值提供的不理想,离最优解较远,而matlab对于迭代次数及迭代精度都有个默认的设定,这种情况下很可能没有搜到最优...
*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 ...
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...
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,...
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...
我们需要根据x, y的值找出最佳的A、B、C值。则我们现在借助Matlab的函数lsqcurvefit,当然你也可以使用nlinfit、lsqnonlin甚至cftool拟合工具箱.其具体用法请自己用Matlab的帮助命令进行查看。这里仅简单介绍一下常用的函数lsq python 非线性拟合函数 matlab lsqcurvefit初值...
MATLAB工具箱中用命令regress实现,其用法是: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 b=regress(y,x)[b,bint,r,rint,s]=regress(y,x,alpha) 输入y(因变量,列向量)、x(1与自变量组成的矩阵,见下例),alpha是显著性水平(缺省时默认0.05)。