多元非线性回归matlab代码

多元非线性回归是指使用多个自变量来拟合非线性的回归模型。在Matlab中，可以使用以下代码实现多元非线性回归：

假设我们有两个自变量x1和x2，以及一个因变量y。

首先，需要定义一个非线性函数，例如：

function y_pred = model_func(x, params)
% 非线性模型函数
% x为自变量，params为模型参数
% 返回预测值y_pred
x1 = x(:, 1);
x2 = x(:, 2);

% 定义非线性模型，这里以二次多项式为例
y_pred = params(1) + params(2)*x1 + params(3)*x2 + params(4)*x1.^2 + params(5)*x2.^2;
end

接下来，可以使用lsqcurvefit函数来拟合非线性模型：

% 定义初始参数值
initial_params = [1, 1, 1, 1, 1];

% 使用lsqcurvefit函数拟合非线性模型
params_fit = lsqcurvefit(@(params, x) model_func(x, params), initial_params, x_data, y_data);

其中，x_data是自变量数据矩阵，y_data是因变量数据，需要根据实际问题进行输入。

最后，可以使用拟合得到的参数来预测新的因变量值：

% 定义新的自变量数据
x_new = [1, 2; 3, 4; 5, 6];

% 预测新的因变量值
y_pred_new = model_func(x_new, params_fit);

以上就是使用Matlab实现多元非线性回归的基本步骤。当然，具体的问题和模型形式可能会有所不同，需要根据实际情况进行调整。