matlab 3元非线性回归程序

以下是一个简单的 Matlab 3元非线性回归程序示例：

% 定义输入数据
x1 = [1, 2, 3, 4, 5]';
x2 = [2, 4, 6, 8, 10]';
x3 = [3, 6, 9, 12, 15]';
y = [5, 9, 12, 15, 20]';

% 定义非线性模型函数
fun = @(b,x) b(1)*x(:,1).^2 + b(2)*x(:,2).^3 + b(3)*log(x(:,3)) + b(4);

% 定义初始系数值
b0 = [1, 1, 1, 1];

% 使用非线性最小二乘法拟合数据
opts = statset('MaxIter', 1000);
[beta,resid,J,Sigma,mse,errorparam,robustw] = nlinfit([x1,x2,x3], y, fun, b0, 'Options', opts);

% 输出结果
fprintf('回归系数 b1=%f, b2=%f, b3=%f, b4=%f\n', beta(1), beta(2), beta(3), beta(4));

说明：

- `x1`、`x2`、`x3` 分别表示三个特征的输入数据。
- `y` 表示输出数据。
- `fun` 是一个非线性模型函数，其中 `b` 是系数向量，`x` 是输入数据矩阵，每一列表示一个特征。
- `nlinfit` 函数使用非线性最小二乘法拟合数据，其中 `opts` 表示优化选项，可以设置最大迭代次数等参数。
- 输出结果。

注意：这只是一个简单的示例程序，实际应用中需要根据具体的数据和问题进行调整。需要根据实际问题调整非线性模型函数，并设置合适的初始系数值和优化选项。