滿意答案

1位老農民

2013.10.03

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matlab 非線性的擬合有兩個命令lsqcurvefit和lsqnonlin。這里用lsqcurvefit(lsqnonlin一樣做)，先介紹下lsqcurvefit(原理是最小二乘法)

已知數據點:xdata=(xdata1，xdata2，…，xdatan)

ydata=(ydata1，ydata2，…，ydatan)

lsqcurvefit用以求含參量x(向量)的向量值函數

F(x,xdata)=(F(x，xdata1)，…，F(x，xdatan))T

中的參變量x(向量),使得1/2*∑[a+b*exp(-0.02*k*t(i))-c(i)]^2最小

1.先定義個函數fun

function y=fun(x,t)

y=(x(1)+x(2)*t.^x(3)).*(1-t).^x(4);

2.調用

clc

clear

tdata=[0.0015 0.0073 0.0125 0.0415 0.0725 0.1030 0.1323 0.1607 0.1879 0.2141 0.2392 0.2632 0.2862 0.3081 0.3291];

ydata=[-2.8988 -0.1635 0.0122 0.0174 0.0181 0.0176 0.0170 0.0164 0.0159 0.0153 0.0146 0.0140 0.0134 0.0129 0.0125];

x0=[1 1 1 1];

x=lsqcurvefit('fun',x0,tdata,ydata)

結果a =-12.4986 b =31.6477 m =0.2062

n =250.3035

*****有一個地方x0=[1 1 1 1];這邊是x0迭代的初始值即a,b,m,n迭代的初始值，你可以自己修改一下(根據建的模型，找你認為近似的解或可行解帶入可以提高結果精度)初始值的不同對解有點影響，但不大

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總結

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