matlab多元非线性函数拟合曲线
时间: 2023-11-18 07:03:25 浏览: 143
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:
```matlab
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:
```matlab
% 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);
```