matlab非线性回归代码
时间: 2023-10-02 14:09:22 浏览: 48
在MATLAB中,可以使用非线性回归方法来建立变量之间的回归模型。下面是一个示例的MATLAB代码,用于实现非线性回归:
```matlab
% 1. 定义非线性模型函数
modelFunc = @(coefficients, x) coefficients(1) * exp(coefficients(2) * x);
% 2. 准备数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]; % 自变量数据
y = [2.7, 7.4, 18.8, 47.1, 121.7]; % 因变量数据
% 3. 初始化参数估计值
initialCoefficients = [1, 1];
% 4. 使用非线性最小二乘法进行参数估计
estimatedCoefficients = lsqcurvefit(modelFunc, initialCoefficients, x, y);
% 5. 输出估计的参数
disp(['估计的参数为:', num2str(estimatedCoefficients)]);
% 6. 绘制拟合曲线
x_fit = linspace(min(x), max(x), 100);
y_fit = modelFunc(estimatedCoefficients, x_fit);
plot(x, y, 'ro', x_fit, y_fit, 'b-');
legend('观测数据', '拟合曲线');
```
上述代码中,首先定义了非线性模型函数,其中`modelFunc`代表非线性模型函数,可以根据实际问题进行定义。然后,准备好自变量数据`x`和因变量数据`y`。接下来,初始化参数估计值`initialCoefficients`,并使用非线性最小二乘法`lsqcurvefit`进行参数估计。最后,输出估计的参数,并绘制拟合曲线。
请注意,这只是一个示例代码,实际应用中需要根据具体问题进行修改和调整。