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mAtlAB里·进行模型的参数拟合.

你可以用lsqcurvefit()函数来拟合,数据容错性比较好。拟合结果为 p=0.9576;m= 0.2070 Krg 拟合值 1.0000 1.0000 0.8478 0.8075 0.6050 0.6101 0.3472 0.4009 0.2770 0.1802 0 0

多项式函数拟合:a=polyfit(xdata,ydata,n) 其中n表示多项式的最高阶数,xdata,ydata为将要拟合的数据,它是用数组的方式输入.输出参数a为拟合多项式 的系数 多项式在x处的值y可用下面程序计算. y=polyval(a,x)

clc clear close all x=[0,100,200,300,400,500]; y=[1,0.62,0.40,0.21,0.18,0.12]; xx=x(2:end); yy=y(2:end); z=log(yy)./xx; c=polyfit(xx,z,1); a=c(1) b=c(2) ny=exp(a*x.^2+b*x); plot(x,y,'r*') hold on ezplot(['exp(',num2str(a),'*x.^...

使用MATLAB求解logistic模型参数的步骤,可按下列过程进行: 1、要有已知自变量和因变量的一系列数据 2、自定义logistic模型函数 3、使用nlinfit()函数拟合logistic模型的参数 4、根据拟合值与已知值的差值,判断其拟合准确性 5、绘制logistic...

在matlab中根据拟合图得到函数步骤如下: 1、常用的模型有多项式模型、幂函数模型、指数函数模型等。 2、设出函数,用命令“plot”绘出图像作为对比。 3、准备好散点数据,用命令“plot”绘出散点作为对比。 4、调用函数“fit”,参数包括散点数据和曲...

曲线拟合一般是多项式函数拟合,这个函数非线性程度极高,而且和多项式函数差别太大,是很难拟合的。实际上你要解决的应该是参数估计问题,而非拟合问题。这个明显是一个最小二乘估计问题。如果你就是用的最小二乘估计的话,问题可能出在两个地...

matlab里有个函数叫lsqcurvefit,可以做非线性拟合,给你个例子,照着写就可以了,注意需要给定abc的初值(你要根据实际情况来估计) x=0.019,0.023,0.027 y=430,380,256 3 parameters: a,b,c target function: y=(a*(1-x/b)+x/b)^c ===========...

matlab自带的函数里面有很多可以求解模型参数的函数(具体可参考《matlab在时间序列分析中的应用》,张善文,雷英杰,冯有前编著,电子书很容易搜得到),但是因为我理论掌握的不好,matlab计算的常数项一直是1,所以不知道matlab函数具体用的是...

确定参数的初始值是比较繁琐的工作,一般可以用随机函数rand()来初定初始值,再根据plot()的散点图的曲线趋势,再调整初始值,直到试验数据曲线与拟合函数曲线基本吻合,即R² ≈ 1(相关系数),此时得到的系数为最佳值。(前提,拟合模...

推荐你使用一个函数nlinfit,我简单给你介绍一下使用方法,以你的模型2为例: 第一步:你需要建立一个function文件,名字随便,这里我们命名为"hougen",在这个文件内,你要把模型二描述清楚,首先我们假定beta=[a;b;c;d;e;f;g];X=[x,y,m]; matla...

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