非线性回归matlab实现
时间: 2023-11-03 20:51:43 浏览: 41
在Matlab中实现非线性回归可以使用几种方法,例如最小二乘法、梯度下降法或者遗传算法。以下是一个基本的非线性回归示例代码:
```matlab
% 定义非线性函数
function y = nonlinearFunc(x, params)
y = params(1) * exp(-params(2)*x) + params(3) * sin(params(4)*x);
end
% 生成带有噪声的样本数据
x = linspace(0, 10, 100);
params_true = [2, 0.5, 1, 1.5];
y_true = nonlinearFunc(x, params_true);
y_noisy = y_true + 0.1*randn(size(x));
% 定义目标函数
objectiveFunc = @(params) norm(y_noisy - nonlinearFunc(x, params));
% 使用fminsearch函数进行参数估计
params_initial = [1, 1, 1, 1];
params_estimate = fminsearch(objectiveFunc, params_initial);
% 绘制结果
y_estimate = nonlinearFunc(x, params_estimate);
plot(x, y_noisy, 'o', x, y_true, '-', x, y_estimate, '--');
legend('Noisy Data', 'True Function', 'Estimated Function');
```
在这个示例中,我们首先定义了一个非线性函数`nonlinearFunc`,接着生成带有噪声的样本数据。然后,我们使用`fminsearch`函数来最小化目标函数`objectiveFunc`,从而估计出参数的值。最后,我们绘制了带有噪声的数据点、真实函数和估计函数的图像,以便进行可视化比较。
请注意,这只是一个简单的非线性回归示例,根据具体问题的复杂程度,可能需要使用更高级的优化算法或者更复杂的模型。