y=ax b模型进行最小二乘拟合
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/09/28 23:23:49
给你一个例子:figure;t=[1999200020012002200320042005200620072008];c=[399.72506.97754.98989.41202.481473.291
m=[99,139,199,299]';n=[0.35,0.25,0.2,0.15]';%拟合n=ae^(bm)模型s=fitoptions('Method','nonlinearLeastSquar
很久没搞立体几何运算,所以给不出答案.但可以给点建议.空间不在一条线上的3点,可以确定1个圆.空间圆的参数方程:x=Cx+r(Ux*cos(t)+Vx*sin(t));y=Cy+r(Uy*cos(t)
x=1:1:11;y=[1306137316571919218123362525.12816.92950.72959.13603.0];opts=fitoptions('Method','Nonlin
我忧喜参半地谛听当你们砍倒,烧毁你看见了他左手的铁手套,依旧轻轻靠近自己的吃着风吹落的果实和罐头沙丁鱼──流中的眼泪突然一文不值哈哈
的确,拟合出具体模型并不能算完整,算拟合优度能使你的论述更加有说服力,要摆出来一些模型的事实来说服别人
x=[200320042005200620072008];y=[686648006907122073317128817465808892483193049977];p=polyfit(x,y,1);%
用polyfit()语句可以polyfit(x,y,拟合次数n);x,y是你的数据,n是你要进行几次拟合,填1的话为一次也就是最小二乘法拟合你可以这样写x=[0.250.50.7511.522.533
出错在于函数不能用inline定义,改用匿名函数@,如:t=[0.25,0.5,0.75,1,1.5,2,2.5,3,3.5,4,4.5,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16]
有关微分方程参数拟合的技术,已经有相关的讨论:1、基于matlab四种方法解决变参量常微分方程参数识别(回归)2、基于MATLAB和Forcal进行微分方程参数拟合3、一个典型隐式方程(通用有效介质方
clear;closeall;x=[035791112131415];y=[01.21.72.02.12.01.81.21.01.6];xnum=length(x);p1=polyfit(x,y,7)
应用polyfit可以做曲线拟合.我需要你的拟合函数.不同的非线性拟合函数有不同的拟合形式.大多都是通过两边同时取对数级log!然后令X=log(x),Y=log(y)
你说的3维是真3维还是假3维.假3维的2次二项式我写过.就是一个曲面.坐标x,y上的点的值是z.(z不是坐标值,所以说是假3维).只要你根据一维的方法,对二项式的x,y分别求偏导,然后令方程等于零,最
m文件functiony=nihe4(p,x)y=p(1)*x+p(2)*x.^2.*exp(-p(3)*x)+p(4);主程序:x=0.1:0.1:1;y=[2.3201,2.6470,2.9707
把f=x(1)*(x(3)/x(2))^(2*x(2))*(x(2)-1)^(2*x(2)-2)/205000/(2*x(2)+1)/(t^2*(426/680)^2-426^2)/t^(2*x(2)
你好可以用lsqnonlin进行拟合用法x=lsqnonlin(@fun,x0,lb,ub,options,P1,…)其中fun是名为fun.m的m文件,里面有你想要进行拟合的函数形如function
程序为:x=[15,30,45,60,75,90,105,120,135,150,165,180,195,210,225,240,255,270];y=[7,7.9,8.8,10,11,12.6,14
最小二乘估计的一般公式:已知Y=Hx;其中Y是测量数据,H是观测矩阵,x是待定参数.H应该是一个行数多于列数的矩阵.则,X=(H.'*H)\H.'*Y是x的最小二乘估计.现在,要估计的参数就是[k;b
p=polyfit(x,y,n)用于多项式曲线拟合,其中x,y是一个已知的N个数据点坐标向量,当然其长度均匀为N,n是用来拟合的多项式系数,p是求出的多项式系数,n次多项式应该有n+1个系数,故p的长
严格的来说,二次多项式拟合不是最小二乘拟合.lsqnonlin()、lsqcurvefit()是最小二乘拟合