数模国赛非线性回归模型代码matlab

在MATLAB中，非线性回归是一种用于拟合一组数据点的函数形式，比如指数、对数、多项式或其他复杂的函数关系。如果你想要参加数模竞赛并编写非线性回归模型的代码，可以遵循以下几个步骤：

1. 导入数据：首先，使用`readtable`或`csvread`等函数导入数据集。

data = readtable('your_data.csv');
X = data(:, 1:end-1); % 特征变量
y = data(:, end);   % 目标变量

2. 定义模型：选择一种非线性函数结构，例如逻辑回归（sigmoid）、指数函数（exp）、多项式函数等。假设我们选择多项式回归，可以创建一个匿名函数。

modelFcn = @(theta, x) theta(1) + theta(2)*x + theta(3)*x.^2; % 二次多项式

3. 初始化参数：给定一个初始的参数估计。

theta0 = zeros(3, 1);

4. 优化算法：通常使用`lsqcurvefit`或`fminunc`函数求解最优参数。这里以`lsqcurvefit`为例，它会最小化残差平方和。

% 使用lsqcurvefit
options = optimoptions(@lsqcurvefit, 'Display', 'iter'); % 显示迭代信息
theta = lsqcurvefit(modelFcn, theta0, X, y, options);

5. 模型评估：使用`plot`绘制原始数据和拟合曲线，并计算一些性能指标（如R-squared）。

y_fit = modelFcn(theta, X);
scatter(X, y)
hold on
plot(X, y_fit, 'r')
r_squared = corr(y, y_fit)^2; % R-squared