在MATLAB中,非线性最小二乘法拟合是一种用于找到非线性模型参数的方法,使得模型预测值与实际数据之间的差异(通常是平方差)最小化。以下是基于你的提示,关于如何在MATLAB中进行非线性最小二乘法拟合的详细步骤: 1. 准备非线性最小二乘法拟合所需的数据 首先,你需要准备你的数据,包括自变量x和因变量y。 matlab ...
使用线性最小二乘法将线性模型拟合到数据。线性模型定义为系数为线性的 方程。例如,多项式是线性的,但高斯不是。为了说明线性最小二乘拟合过程,假设您有 n 个可以通过一次多项式建模的数据点。 为了求解未知系数 p 1 和 p 2 的这个方程,你可以将 S 写成一个由两个未知数组成的 n 个 联立线性方程组。如果 n...
1 先看一个具体的例子，最后来说明该命令在matlab中的具体用法。例子如下图所示，已知y与x之间是满足指数关系的，但不知道具体的参数，用已知的数据估计这些参数值。2 首先启动matlab，选择编辑器，再新建一个函数文件。3 然后，在编辑器窗口中输入本题的函数。如下图所示。并保存，此处命名为xy。4 再建立一个...
用G-N法求解非线性最小二乘优化问题 \min S(x) 的算法过程如下: 【1】给定初始点 x^{(0)} ,及精度 \varepsilon>0 ,置 k=0; 【2】计算 f\left(x^{(k)}\right), S\left(x^{(k)}\right); 【3】计算 \nabla f\left(x^{(k)}\right); 【4】计算 \nabla S\left(x^{(k)}\right)...
Matlab代码与试算 用L-M法求下面的优化问题: \min S=\left(t^{2}+t-1\right)^{2}+\left(2 t^{2}-3\right)^{2} ,其中初始点取 t=5 ,参数 \beta=0.4, \mu=2, v=1.5。 test.m syms t; f = [t^2+t-1;2*t^2-3]; [x_optimization,f_optimization] = Levenberg_Marquardt_Method(...
2最小二乘法在曲线拟合中比较普遍。拟合的模型主要有 1.直线型 2.多项式型 3.分数函数型 4.指数函数型 5.对数线性型 6.高斯函数型 一般对于LS问题,通常利用反斜杠运算“\”、fminsearch或优化工具箱提供的极小化函数求解。在Matlab中,曲线拟合工具箱也提供了曲线拟合的图形界面操作。在命令提示符后键入:cftool...
设R=at+ba,b为待定系数 4 拟合问题引例2 已知一室模型迅速静脉注射下旳血药浓度数据(t=0注射300mg)t(h)0.250.511.523468 c(g/ml)19.2118.1515.3614.1012.899.327.455.243.01 求血药浓度随时间旳变化规律c(t).作半对数坐标系(semilogy)下旳图形 2 10 MATLAB(aa1)c(t)c0ekt 101 c,k为待定系数...
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)。
这就是一般的最小二乘逼近,用几何语言来说,就称为曲线拟合的最小二乘法。 在建模的过程中应用到了求和命令(sum)、求偏导命令(diff)、化简函数命令(simple)、用迭代方法解二元非线性方程组的命令(fsolve),画图命令(plot)等。 三、实验内容 用最小二乘法求拟合曲线时,首先要确定S(x)的形式。这不单纯是数学...
1、最小二乘原理 Matlab直接实现最小二乘法的示例: close x= 1:1:100; a= -1.5; b= -10; y= a*log(x)+b; yrand= y + 0.5*rand(1,size(y,2));%%最小二乘拟合 xf=log(x); yf=yrand; xfa= [ones(1,size(xf,2));xf]