迭代重加权 matlab
时间: 2023-08-20 20:08:52 浏览: 60
在Matlab中,迭代重加权(Iterative Reweighted Least Squares, IRLS)是一种用于解决最小二乘问题的优化算法。它经常用于拟合非线性模型,其中模型的误差服从非高斯分布。
下面是一个简单的示例代码,展示了如何在Matlab中使用迭代重加权算法来拟合一个非线性模型:
```matlab
% 生成带有噪声的数据
x = linspace(0, 10, 100);
y = 2*sin(x) + 0.5*randn(size(x));
% 定义非线性模型函数
fun = @(b, x) b(1)*sin(b(2)*x);
% 定义初始参数估计值
beta0 = [1, 1];
% 定义迭代停止条件
tol = 1e-6;
maxIter = 100;
% 迭代重加权算法
beta = beta0;
iter = 0;
while true
% 计算模型预测值
y_pred = fun(beta, x);
% 计算加权残差
residuals = y - y_pred;
weights = abs(residuals).^(-2);
% 更新参数估计值
beta_new = nlinfit(x, y, fun, beta, 'Weights', weights);
% 判断迭代停止条件
if norm(beta_new - beta) < tol || iter >= maxIter
break;
end
% 更新参数估计值和迭代次数
beta = beta_new;
iter = iter + 1;
end
% 打印最终的参数估计值
disp('Final parameter estimates:');
disp(beta);
```
在上述示例代码中,我们首先生成了带有噪声的数据。然后,定义了一个非线性模型函数和初始参数估计值。接下来,使用迭代重加权算法不断更新参数估计值,直到满足迭代停止条件为止。最后,打印出最终的参数估计值。
请注意,上述示例仅用于演示迭代重加权算法的基本使用方法。在实际应用中,您可能需要根据您的具体问题进行适当的修改和调整。