matlab最小二乘法「如何用matlab实现非线性最小二乘拟合」

如何用matlab实现非线性最小二乘拟合

用matlab实现非线性最小二乘拟合，可以用lsqcurvefit()完成。可以调用matlab中的polyfit函数，其数学原理是最小二乘法曲线拟合法。matlab中用最小二乘拟合的常用函数有polyfit（多项式拟合）、nlinfit（非线性拟合）以及regress（多元线性回归）。由于是曲面拟合，自变量有2个，应变量一个，可以使用的有nlinfit和regress，线性时用regress，非线性时用nlinfit。对于非线性拟合函数（如指数函数等）用lsqcurvefit（）函数的精度要比nlinfit（）函数要低。对于本例，用lsqcurvefit（）函数nlinfit（）函数而nlinfit（）函数nlinfit（）函数99905。对于带有高斯积分函数的拟合问题，可以考虑用最小二乘法lsqnonlin（）函数来求解。lsqnonlin（）函数的格式为：x=lsqnonlin(fun,xlb,ub)式中：fun—自定义函数，x0—初值，lb—下限位值，ub—上限位值如有困难，可以将数据和模型私信给我。

如何用matlab求最小二乘法

使用最小二乘法拟合比较简单：x_r=[abscissaones(size(abscissa))]\ordinates;求出来即为题中的x和γ。如果不限方法，也可以使用多项式拟合：p=polyfit(abscissa,ordinates,;得到的结果是一致的（但二者分别是列向量和行向量）。我给你个最小二乘拟合的例子自己体会一下：下面给定的是乌鲁木齐最近1个月早晨00左右(新疆时间)的天气预报所得到的温度数据表，按照数据找出任意次曲线拟合方程和它的图像。matlab中用最小二乘拟合的常用函数有polyfit（多项式拟合）、nlinfit（非线性拟合）以及regress（多元线性回归）。自变量有2个或以上时，应变量一个，可以使用的有nlinfit和regress，线性时用regress，非线性时用nlinfit。对于进阶matlab使用者还有更多的选择，如拟合工具箱、fit函数、interp系列插值拟合等等。

如何在matlab中用最小二乘法拟合的方式求解方程系数?

根据数据判断，三维曲线方程为z(x,y)=Ax^2+Bx*y+Cy^2+Dx+Ey+F用matlab的regress（）函数命令，拟合出A、B、C、D、E、F系数。用Matlab的最小二乘法拟合函数来求得A、B系数。求解x=[。。。]y=[。。。]func=inline('a-a.*exp(-a*x)','a','x')x0=[。。。试用回归系数计算的函数[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X)，即可得到回归系数。总的来说微分方程参数拟合有三种方法：将原问题转换为一个优化问题，就是使拟合得到的结果和实验测量值之差的平方和最小，此时您可以调用MATLAB优化工具箱的所有函数，最这个目标进行优化，比如fmincon，ga，lsqnonlin等。MATLAB的除法，可以解这个矛盾方程比如你把方程左边写成A*x=b的形式。然后x=A\b就可以得到结果。比方说：一行是一个方程A=[2;4];b=[5;8];x=A\b上面这个方程是两个未知数两个方程。

Matlab 的线性回归最小二乘法 求大神解答

最小范数解。最小范数解用于求解，方程个数不大于未知量个数的方程组。最小二乘解。最小二乘解用于求解，方程未知量个数不大于方程个数的方程组。最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差（真实目标对象与拟合目标对象的差）的平方和寻找数据的最佳函数匹配。b=regress(y,X);根据输入参数y与X,用最小二乘法求线性回归系数b。[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X)：得到参数b的95%置信区间bint,残差r以及残差95%置信区间rint，stats有三个分量的向量，分别是决定系数R平方、F值以及回归的p值。最小二乘法的问题如何用matlab来实现？我们可以根据数理统计的最小二乘法原理来写：为了说明问题，特举例。已知某种合金的抗拉强度y与含碳量x的数据，求其一元线性回归数学模型（y=β0+β1*x）。第一步，将含碳量数据和合金的抗拉强度数据分别赋值给x、y，即x=y=【。。。

matlab 最小二乘法拟合

最常用的曲线拟合方法是最小二乘法，该方法是寻找函数使得最小。MATLAB函数：p=polyfit(x,y,n)[p,s]=polyfit(x,y,n)说明：x,y为数据点，n为多项式阶数，返回p为幂次从高到低的多项式系数向量p。x必须是单调的。矩阵s用于生成预测值的误差估计。但是实际拟合出来的表达式为y=a+at+at^2+at^3会有个常数项的。简单的讲，所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值，通过调整该函数中若干待定系数f(λλ…,λ,使得该函数与已知点集的差别(最小二乘意义)最小。

求教用matlab实现最小二乘法拟合直线

∂f(a,b)/∂b=0那么f(a,b)就是极值点，如果a,b只有一对，那么它就是最小值点。874390849439595982649];>>A=polyfit(rt,y,z=polyval(A,rt);plot(rt,y,'k+',rt,z,'r')A=-034073-0800也就是结果为y=-0391*x^2+4073*x-0上面(rt,y,的2是指拟合多项式次数为2；如果是直线的话2改成1就可以了。

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