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多元非线性函数拟合(Matlab_nlinfit函数)
原创
chaoql 2023-06-20 10:36:47 ©著作权 文章标签 拟合 估值 数据 文章分类 代码人生 ©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者chaoql的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任 Process前两天练题的时候要用到多元非线性拟合，但是在网上找到的大多都是一些求问的帖子，真正有用的回答却不多，这里汇总一下与大家分享。 首先导入数据（参数和结果）确定自己要拟合的函数（自己画个散点图预估一下，或者是使用SPSS的曲线估算，但是没自己画图看的舒服）确定要拟合的系数的预估值（全部写零也行，但是你得有个大概想法，比如你图像是幂次为负的幂函数，那么你就写个负值，比如-1）套用nlinfit函数，得出的bate矩阵就是你要拟合的系数矩阵。covB回归系数的协方差 mse均方误差 beta参数最优值 r各点处的拟合残差 J雅各比矩阵的数值 ErrorModelInfo错误模型信息Codeclear all; a=xlsread("C:\Users\123\Desktop\数据.xlsx","a");%导入表a b=xlsread("C:\Users\123\Desktop\数据.xlsx","b");%导入表b s=a(:, 6);%y值(结果矩阵) myfunc=inline('beta(1).*x(:,1).^(beta(2))+beta(3).*x(:,2).^(beta(4))+beta(5).*x(:,3).^(beta(6))+beta(7).*x(:,4).^(beta(8))+beta(9)','beta','x');%内联函数（beta是函数自带的代表待确定的系数） beta0 = [1, -2 ,1, -2 ,1, -2 ,1, -2 ,60];%待定系数的预估值 [beta,R,J,CovB,MSE,ErrorModelInfo]= nlinfit(b, s, myfunc,beta0); beta赞 收藏 评论 分享 举报 上一篇：【蓝桥杯_基础练习】十六进制转八进制（C++_高精_打表） 下一篇：【蓝桥杯_真题演练】第九届C/C++省赛B组_I-全球变暖（C++_BFS） |
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