matlab根据已有数据编程拟合General model y=a*x+b*x3+c*x5

可以使用MATLAB自带的curve fitting工具箱进行拟合。具体步骤如下：

1. 准备数据。假设已有x和y数据向量，可以通过以下语句创建：

x = [x1, x2, x3, ... xn];
y = [y1, y2, y3, ... yn];

2. 创建General模型。通过以下语句创建：

generalModel = fittype('a*x + b*x^3 + c*x^5', 'independent', 'x', 'coefficients', {'a', 'b', 'c'});

3. 进行拟合。使用MATLAB自带的拟合函数fit进行拟合，语句如下：

fitResult = fit(x', y', generalModel);

4. 查看拟合结果。使用以下语句查看拟合结果：

% 显示拟合函数
disp(fitResult)

% 绘制拟合曲线
plot(fitResult, x, y);

可以根据拟合结果来评估模型的拟合效果，如果不满意可以尝试使用其他的模型或者改变拟合参数。

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matlab根据已有数据编程拟合Exponential y=ax+bx3+c*x5,并显示的决定系数

可以使用MATLAB中的`fit`函数来拟合指数函数，并使用`rsquare`函数来计算决定系数。

首先，准备数据，假设有一个x向量和一个y向量：

x = [0:0.1:1]; % 定义x向量
y = 2*exp(x) + 3*x.^3 + 4*x.^5 + randn(size(x)); % 定义y向量（带有噪声）

接下来，使用`fit`函数拟合指数函数：

f = fit(x',y','exp1'); % 拟合指数函数 y = a*exp(b*x)

最后，计算决定系数并显示结果：

rsqr = rsquare(y, f(x)); % 计算决定系数
disp(['R-squared value: ' num2str(rsqr)]); % 显示决定系数

完整的代码如下：

x = [0:0.1:1]; % 定义x向量
y = 2*exp(x) + 3*x.^3 + 4*x.^5 + randn(size(x)); % 定义y向量（带有噪声）

f = fit(x',y','exp1'); % 拟合指数函数 y = a*exp(b*x)

rsqr = rsquare(y, f(x)); % 计算决定系数
disp(['R-squared value: ' num2str(rsqr)]); % 显示决定系数