matlab多变量非线性拟合求参数

在MATLAB中，你可以使用`lsqcurvefit`函数来进行多变量非线性拟合，该函数基于Levenberg-Marquardt算法，这是一种优化技术，用于最小化目标函数（通常是一个涉及多个输入变量的误差函数）。当你有一个非线性模型，比如y = f(x1, x2, ..., xn; p1, p2, ..., pn)，其中y是数据点，x是自变量向量，p是待估计的参数，可以按照以下步骤操作：

1. **准备数据**：首先，你需要将你的数据组织成两个矩阵，一个是独立变量矩阵（X），另一个是因变量矩阵（Y）。

X = [x1_data, x2_data, ...]; % 输入变量的数据
Y = y_data; % 目标值的数据

2. **定义模型函数**：创建一个函数文件，该函数接受输入变量和参数作为输入，并返回预测的输出值。例如：

   function yhat = myModel(x, p)
       % 这里编写你的非线性模型，yhat应为x和p的函数结果
   end

3. **调用lsqcurvefit**：传入模型函数、数据以及初始参数估计到`lsqcurvefit`函数中：

   p0 = initial_guess; % 初始参数猜测
   p_fit = lsqcurvefit(@myModel, X, Y, p0);

4. **检查结果**：获取拟合后的参数值并查看拟合效果：

   disp(p_fit); % 显示参数估计值
   plot(X, Y, 'o', X, myModel(X, p_fit), '-') % 可视化原始数据和拟合曲线