matlab lsqcurvefit:local minimum possible

当在MATLAB中使用`lsqcurvefit`函数进行非线性曲线拟合时，遇到"Local minimum possible"的提示通常表示算法找到了局部最优解，但可能不是全局最优解。这表明优化过程可能因为达到了一个满足特定条件（如函数梯度小于预设容忍度）的地方而停止。具体来说，如果最终变化的残差平方和与初始值相比减少得不足以达到所选的函数容忍度，`lsqcurvefit`会停止。

要解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：

1. **调整参数**：检查并确保你在调用`lsqcurvefit`时使用的选项，如` TolX`, ` TolFun` 和 ` MaxIter` 是否合适。这些参数控制着算法收敛的速度和精度。

   options = optimoptions(@lsqcurvefit, 'TolX', 1e-6); % 设置较小的x方向误差容忍度

2. **初始化近似**：尝试改变初始参数估计，有时候一个好的初始点能引导算法找到更好的全局最小值。

3. **改进模型**：确认你的函数形式和数据是否适合非线性拟合，有时可能是由于模型选择不合适导致的局部最优。

4. **多重启动**：使用`fminsearch`或其他多启动策略，从不同的起始位置运行拟合以寻找全局最小值。

results = lsqcurvefit(@myObjectiveFunction, x0, yData, [], dataPoints, options);

其中`@myObjectiveFunction`是你要拟合的目标函数，`x0`是初始猜测，`yData`是数据点，`dataPoints`包含了自变量的范围。