多元非线性拟合 matlab

在Matlab中进行多元非线性拟合，可以使用regress函数。该函数可以进行多元线性回归分析，其中自变量可以是非线性的。

下面是一个使用regress函数进行多元非线性拟合的示例：

X = [1 13 1.5; 1.4 19 3; 1.8 25 1; 2.2 10 2.5; 2.6 16 0.5; 3 22 2; 3.4 28 3.5; 3.5 30 3.7];
Y = [0.330; 0.336; 0.294; 0.476; 0.209; 0.451; 0.482; 0.5];

X1 = [ones(length(X(:, 1)), 1), X];
[beta, bint, r, rint, states] = regress(Y, X1);

% 多元非线性回归
% y = beta(1) + beta(2)*x1 + beta(3)*x2 + beta(4)*x3 + ...

% beta - 系数估计
% bint - 系数估计的上下置信界
% r - 残差
% rint - 诊断异常值的区间
% states - 模型统计信息

rcoplot(r, rint);
saveas(gcf, sprintf('线性曲线拟合_残差图.jpg'), 'bmp');

这段代码中，X是自变量矩阵，Y是因变量向量。X1是在X矩阵前添加一列全为1的列向量，用于计算截距项。regress函数返回了系数估计、系数估计的置信界、残差、诊断异常值的区间和模型统计信息。最后，使用rcoplot函数绘制残差图，并保存为图片。

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多元非线性拟合matlab

多元非线性拟合是指使用多个自变量进行非线性拟合的过程。在matlab中，可以使用curve fitting toolbox中的fit函数进行多元非线性拟合。fit函数可以拟合各种类型的模型，包括多项式、指数、对数、三角函数等等。使用fit函数进行多元非线性拟合的步骤如下：
1. 准备数据，包括自变量和因变量。
2. 选择合适的模型类型，并设置初始参数值。
3. 调用fit函数进行拟合，得到最优参数值和拟合结果。
4. 对拟合结果进行评估，包括残差分析、拟合优度等等。

需要注意的是，在进行多元非线性拟合时，需要选择合适的模型类型和初始参数值，否则可能会导致拟合结果不准确。同时，也需要对拟合结果进行评估，以确保拟合结果的可靠性。

matlab多元非线性拟合

在Matlab中，可以使用“curve fitting app”来进行多元非线性拟合。具体步骤如下：

1. 打开Matlab并进入curve fitting app。

2. 导入数据，选择“File->Import Data”并选择数据文件。

3. 选择要拟合的函数，从“Equation”下拉菜单中选择一个函数。

4. 在“Parameters”窗口中设置初值，选择拟合变量和常量。

5. 点击“Fit”按钮进行拟合。

6. 拟合完成后，可以查看拟合结果，包括参数值、拟合曲线和拟合误差。

7. 可以将拟合结果导出为MATLAB脚本或函数文件，以便在其他程序中使用。

需要注意的是，在进行多元非线性拟合时，要选择合适的函数类型和初值，以获得更准确的拟合结果。