matlab多元非线性函数拟合曲线

多元非线性函数拟合曲线是指在多个自变量的情况下，通过拟合一个非线性函数来预测因变量的值。在Matlab中，可以使用nlinfit函数来进行多元非线性函数拟合。具体步骤如下：
1. 导入数据（参数和结果）。
2. 确定要拟合的函数，可以通过自己画个散点图预估一下，或者使用SPSS的曲线估算。
3. 确定要拟合的系数的预估值，可以全部写零，但最好有个大概想法。
4. 套用nlinfit函数，得出的beta矩阵就是要拟合的系数矩阵。
5. 可以通过covB回归系数的协方差、mse均方误差、r各点处的拟合残差、J雅各比矩阵的数值等来评估拟合效果。

需要注意的是，拟合的函数需要是非线性函数，而且需要使用内联函数来定义。同时，预估值的选择也会影响拟合效果，需要根据实际情况进行调整。

相关问题

matlab多元非线性数据拟合

引用[1]:在Matlab中进行多元非线性数据拟合，可以使用nlinfit函数。首先，你需要导入数据并确定要拟合的函数形式和系数的预估值。可以通过绘制散点图或使用SPSS的曲线估算来帮助确定。然后，使用nlinfit函数进行拟合，得到拟合的系数矩阵。其中，bate矩阵是拟合的系数矩阵，covB是回归系数的协方差，mse是均方误差，beta是参数的最优值，r是各点处的拟合残差，J是雅各比矩阵的数值。以下是一个示例代码：

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);

引用[2]:如果你在新建的文件中直接粘贴了上述代码，并保存后仍然报错，可能是因为文件中还有其他的代码或语法错误。请确保你只粘贴了上述代码，并且没有其他错误。我在6.5和R2007b两个版本上测试过，没有出现问题。另外，代码中的"function zd487022570"是因为调用lsqcurvefit函数需要将拟合公式写成函数形式，而这种问题使用inline函数或匿名函数不太方便，所以使用了function。如果你在一个文件中有function，那么这个文件就不能是script，所以在前面的代码中给它取了一个名字，也成为一个function。你可以将其改成其他任何合法的标识符。

引用[3]:如果你运行代码时出现了"??? function zd487022570 | Error: Function definitions are not permitted in this context."的错误，这可能是因为你在错误的上下文中定义了函数。请确保你将代码放在正确的位置，并且没有其他语法错误。如果你仍然无法理解"function zd487022570"的含义，那可能是因为这是一个函数的名称，使用了你提问的网页号码加上两个字母作为前缀。当然，你可以将其改成任何其他合法的标识符。

matlab拟合高次相,matlab 多元高次非线性函数拟合,回归,求教高手!

针对你的问题，我可以给出以下的回答和建议：

1. 对于拟合高次函数，可以使用 MATLAB 中的 polyfit 函数。该函数可以用来拟合一组数据点的多项式函数，其中可以指定多项式的次数。例如，假设有一个二次函数 y = a*x^2 + b*x + c，可以使用 polyfit 函数来拟合该函数，具体代码如下：

% 假设有一组数据点 (x,y)
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [4, 7, 12, 19, 28];

% 拟合二次函数
p = polyfit(x, y, 2);
a = p(1);
b = p(2);
c = p(3);

% 绘制拟合曲线
xx = linspace(0, 6, 100);
yy = a*xx.^2 + b*xx + c;
plot(x, y, 'o', xx, yy);

2. 对于多元高次非线性函数拟合，可以使用 MATLAB 中的 curve fitting 工具箱。该工具箱提供了许多拟合算法和工具，可以用来拟合各种类型的函数。例如，假设有一个三元高次非线性函数 z = a*x^2 + b*y^2 + c*x*y + d*x + e*y + f，可以使用 curve fitting 工具箱来拟合该函数，具体步骤如下：

- 创建一个新的拟合模型：在 MATLAB 命令窗口中输入 cftool，打开 curve fitting 工具箱。
- 添加数据点：在 curve fitting 工具箱中，选择 File -> Import Data，导入数据点。
- 选择拟合算法和模型类型：在 curve fitting 工具箱中，选择 Fit -> Custom Equation，选择多元高次非线性函数模型，并指定拟合算法。
- 进行拟合：在 curve fitting 工具箱中，选择 Fit -> Fit，开始进行拟合。
- 分析拟合结果：在 curve fitting 工具箱中，选择 Plots 和 Coefficients，查看拟合曲线和拟合系数等信息。

3. 对于回归问题，可以使用 MATLAB 中的回归工具箱。该工具箱提供了多种回归算法和工具，可以用来进行回归分析和预测。例如，假设有一个多元线性回归模型 y = a*x1 + b*x2 + c*x3 + d，可以使用回归工具箱来进行回归分析，具体步骤如下：

- 导入数据：在 MATLAB 命令窗口中，使用 load 命令或者 importdata 命令导入数据。
- 创建回归模型：在 MATLAB 命令窗口中，使用 fitlm 函数创建回归模型。例如，可以使用以下代码创建一个多元线性回归模型：

% 假设有三个自变量 x1、x2 和 x3，一个因变量 y
X = [x1, x2, x3];
Y = y;

% 创建回归模型
mdl = fitlm(X, Y, 'linear');

- 分析模型结果：在 MATLAB 命令窗口中，使用 summary 函数可以查看模型的统计信息和系数估计值。使用 plot 函数可以绘制模型的拟合曲线和残差图等。例如，可以使用以下代码查看模型统计信息和绘制拟合曲线：

% 查看模型统计信息
summary(mdl)

% 绘制拟合曲线
plot(mdl);

希望以上信息对你有所帮助。如果需要进一步的帮助或者有任何疑问，请随时提出。