matlab lsqcurvefit函数使用为什么报Failure in initial objective function evaluation. LSQCURVEFIT cannot continue.这个错

这个错误通常表示在计算初始目标函数时出现了错误。这可能是由于以下原因之一导致的：

1. 初始参数值不合适：lsqcurvefit函数需要提供一个初始参数向量，该向量应该接近于最终拟合的参数值。如果提供的初始参数向量不合适，可能会导致初始目标函数计算失败。

2. 目标函数的定义存在问题：lsqcurvefit函数需要提供一个目标函数，该函数应该接受参数向量作为输入，并返回模型预测值和实际观测值之间的误差。如果目标函数的定义存在问题，例如输入参数的数量与实际参数数量不符，可能会导致初始目标函数计算失败。

3. 数值计算问题：lsqcurvefit函数使用数值方法进行计算，如果存在数值计算问题，可能会导致初始目标函数计算失败。例如，如果目标函数中存在除以零的操作，会导致数值计算错误。

建议您检查一下提供给lsqcurvefit函数的参数向量和目标函数的定义是否正确，并且确保初始参数值合适。如果仍然有问题，建议检查一下数值计算是否存在问题。

相关问题

Failure in initial objective function evaluation. LSQCURVEFIT cannot continue.

这个错误通常是因为提供的初始参数值不合理，导致拟合函数的值无法计算。这个问题可以通过检查以下内容来解决：

1. 确保提供的初始参数值与真实参数值的数量级相近。
2. 确保提供的初始参数值在函数定义域范围内，不会导致函数值为无穷大或未定义。
3. 尝试提供多组不同的初始参数值，以增加找到最优参数值的机会。

下面是一个示例代码，其中拟合函数为正态分布的累积分布函数：

% 给定数据
X1 = [0.05, 0.1, 0.2, 0.4];
Y1 = [0, 0.5448, 0.9541, 1];

% 正态分布累积分布函数
func = @(x, miu, theta) normcdf((x-miu)/theta);

% 不同的初始参数值
x0_list = [0.1, 0.1; 0.3, 0.1; 0.2, 0.2];

% 依次尝试不同的初始参数值
for i = 1:size(x0_list, 1)
    x0 = x0_list(i, :);
    [popt, resnorm] = lsqcurvefit(func, x0, X1, Y1);
    if resnorm < 1e-4
        break % 如果拟合效果较好，则停止尝试
    end
end

% 输出拟合结果
fprintf("miu = %f\n", popt(1));
fprintf("theta = %f\n", popt(2));

如果仍然出现错误，请尝试使用不同的初始参数值。如果问题仍然无法解决，请检查拟合函数的定义和初始参数值是否正确。

输入参数的数目不足。 出错 @(t,y,beta,gamma)[-beta*y(1)*y(2);beta*y(1)*y(2)-gamma*y(2);gamma*y(2)] 出错 lsqcurvefit (line 222) initVals.F = feval(funfcn_x_xdata{3},xCurrent,XDATA,varargin{:}); 原因: Failure in initial objective function evaluation. LSQCURVEFIT cannot continue.

根据错误信息，估计是在调用 `lsqcurvefit` 函数时出现了错误。可能的原因是传递给 `sir` 函数的参数数目不足。

您需要在 `sir` 函数定义中将参数 `beta` 和 `gamma` 包含进去，如下所示：

sir = @(t,y,beta,gamma) [-beta*y(1)*y(2); beta*y(1)*y(2)-gamma*y(2); gamma*y(2)];

然后在调用 `lsqcurvefit` 函数时，将 `beta` 和 `gamma` 参数传递给 `sir` 函数，如下所示：

params = lsqcurvefit(@(params, t) sir(t, y0, params(1), params(2)), params0, data.t, [data.s; data.i; data.r]);

这样应该可以解决问题。