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多元非线性拟合代码

Matlab中进行多元非线性拟合可以使用curve fitting工具箱中的fit函数。具体实现步骤如下：
1. 准备数据，包括自变量和因变量。
2. 选择适当的模型类型（例如多项式、指数、对数等）。
3. 使用fit函数拟合模型，指定模型类型和自变量与因变量。
4. 可以使用plot函数绘制原始数据与拟合曲线进行比较。
5. 可以使用coeffvalues函数获取拟合系数，使用confint函数计算置信区间。

以下是一个示例代码：

% 准备数据
x = [0.5, 1.0, 1.5, 2.0, 2.5];
y = [1.2, 3.5, 4.8, 7.1, 8.9];

% 选择模型类型
fun = fittype('a*x^2 + b*x + c');

% 使用fit函数拟合模型
[f, gof] = fit(x', y', fun);

% 绘制原始数据和拟合曲线
plot(x, y, 'o');
hold on;
plot(f);
legend('Data', 'Fit');

% 获取拟合系数和置信区间
coeff = coeffvalues(f);
confintervals = confint(f);