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循环神经网络

matlab 线性拟合相关系数,Matlab拟合非线性曲线后求相关系数(拟合的优劣)

發布時間:2023/12/20 循环神经网络 28 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 matlab 线性拟合相关系数,Matlab拟合非线性曲线后求相关系数(拟合的优劣) 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

例如:

x=[318;268;224;202;156;92];

y=[123;170;187;205;210;200];

p=fittype('a*x+b*sin(0.01*x)+c','independent','x')

% p=fittype('a*x.^2+b*x+c','independent','x');

% p=fittype('a*x+c','independent','x')

f=fit(x,y,p)

plot(f,x,y)

%? ? General model:

%? ? f(x) = a*x+b*sin(0.01*x)+c

%? ? Coefficients (with 95% confidence bounds):

%? ? a =? ???-0.0485??(-0.1954, 0.0984)

%? ? b =? ?? ? 75.64??(45.04, 106.2)

%? ? c =? ?? ? 143.7??(95.11, 192.2)

%同樣使用

x=[318;268;224;202;156;92];

y=[123;170;187;205;210;200];

%p=fittype('a*x+b*sin(0.01*x)+c','independent','x')

p=fittype('a*x.^2+b*x+c','independent','x');

% p=fittype('a*x+c','independent','x')

f=fit(x,y,p)

plot(f,x,y)

%? ?? ?General model:

%? ?? ?f(x) = a*x.^2+b*x+c

%? ?? ?Coefficients (with 95% confidence bounds):

%? ?? ???a =? ?-0.003019??(-0.004065, -0.001972)

%? ?? ???b =? ?? ?0.8989??(0.4636, 1.334)

%? ?? ???c =? ?? ?? ?143??(101.2, 184.9)

如何求兩個的相關系數?用來判斷哪一個擬合的好呢?

d1.jpg

(16.58 KB, 下載次數: 0)

2016-11-5 15:10 上傳

General model: f(x) = a*x+b*sin(0.01*x)+c Coefficients (with 95% confidence bounds): ...

d2.jpg

(16.42 KB, 下載次數: 0)

2016-11-5 15:15 上傳

% General model: % f(x) = a*x.^2+b*x+c % Coefficients (with 95% confidence bounds): % ...

總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab 线性拟合相关系数,Matlab拟合非线性曲线后求相关系数(拟合的优劣)的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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