错误使用 lsqcurvefit (line 271) Function value and YDATA sizes are not equal.

时间: 2024-03-30 19:39:35 浏览: 85
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这个错误通常是由于输入参数的维度不匹配引起的，导致函数返回值的维度与期望的不同。请检查你的输入参数和函数的期望输入参数是否匹配，以及输出结果的维度是否正确。你可以使用 MATLAB 的调试工具（如断点调试）来查找问题所在。另外，你也可以在 MATLAB 命令窗口中使用 `dbstop if error` 命令来在出现错误时自动进入断点调试模式，以便更方便地查找问题。
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依然存在错误使用 lsqcurvefit (line 271) Function value and YDATA sizes are not equal.的提示

params = lsqcurvefit(@(params, t) sir(t, y0, params(1), params(2)), params0, data.t, [data.s', data.i', data.r']); 这样做可以确保输入参数的维度是正确的。保存修改后的代码并尝试运行。

[num]=xlsread("shiyan7shuju.xlsx"); data.i=num(2:1000,6)'; data.r=num(2:1000,4)'; data.s=21893000-data.i-data.r; data.t = 1:length(data.s); % 定义SIR模型微分方程 sir = @(t,y,beta,gamma) [-betay(1)y(2); betay(1)y(2)-gammay(2); gammay(2)]; % 初始化参数估计 beta0 = 0.5; gamma0 = 0.1; params0 = [beta0,gamma0]; y0 = [data.s(1) ,data.i(1), data.r(1)]; % 使用最小二乘法来拟合SIR模型 params = lsqcurvefit(@(params, t) sir(t, y0, params(1), params(2)), params0, data.t, [data.s; data.i; data.r]); beta = params(1); gamma = params(2); beta gamma出现错误，错误原因：错误使用 lsqcurvefit (line 271) Function value and YDATA sizes are not equal.请修改代码

这个错误通常是由于 lsqcurvefit 函数的输入参数设置有误导致的。在您的代码中，您的 SIR 模型微分方程有语法错误，导致 lsqcurvefit 函数无法正确计算输出向量。 以下是修正后的代码： [num]=xlsread(...

[num]=xlsread("shiyan7shuju.xlsx"); data.i=num(2:1000,6)'; data.r=num(2:1000,4)'; data.s=21893000-data.i-data.r; data.t = 1:length(data.s); % 定义SIR模型微分方程 sir = @(t,y,beta,gamma) [-beta*y(1)*y(2); beta*y(1)*y(2)-gamma*y(2); gamma*y(2)]; % 初始化参数估计 beta0 = 0.5; gamma0 = 0.1; params0 = [beta0,gamma0]; y0 = [data.s(1); data.i(1); data.r(1)]; % 使用最小二乘法来拟合SIR模型 params = lsqcurvefit(@(params, t) sir(t, y0, params(1), params(2)), params0, data.t, [data.s; data.i; data.r]); beta = params(1); gamma = params(2); beta gamma出现错误，错误原因：错误使用 lsqcurvefit (line 271) Function value and YDATA sizes are not equal.

根据错误信息，估计是在调用 lsqcurvefit 函数时，传递给它的数据向量和函数的输出向量长度不相等。请检查 sir 函数的输出向量长度是否与数据向量的长度相同。 在这种情况下，您可以尝试将 sir 函数中的输出...

[num]=xlsread("shiyan7shuju.xlsx"); data.i=num(2:1000,6)'; data.r=num(2:1000,4)'; data.s=21893000-data.i-data.r; data.t = 1:length(data.s); % 定义SIR模型微分方程 sir = @(t,y,beta,gamma) [-betay(1)y(2); betay(1)y(2)-gammay(2); gammay(2)]; % 初始化参数估计 beta0 = 0.5; gamma0 = 0.1; params0 = [beta0,gamma0]; y0 = [data.s(1), data.i(1), data.r(1)]; % 使用最小二乘法来拟合SIR模型 params = lsqcurvefit(@(params, t) sir(t, y0, params(1), params(2)), params0, data.t, [data.s; data.i; data.r]); beta = params(1); gamma = params(2); disp(['beta = ', num2str(beta)]); disp(['gamma = ', num2str(gamma)]);错误使用 lsqcurvefit (line 271) Function value and YDATA sizes are not equal.请修改代码

这个错误提示的意思是你提供给 lsqcurvefit 函数的模型输出结果 y 和实际数据 YDATA 的长度不一致，因此无法进行拟合。你需要检查一下你代码中定义的 sir 函数的输出 y 的长度是否和 data.s、data.i、data.r 的长度...

[num]=xlsread("shiyan7shuju.xlsx"); data.i=num(2:1000,6)'; data.r=num(2:1000,4)'; data.s=21893000-data.i-data.r; data.t = 1:length(data.s); % 定义SIR模型微分方程 sir = @(t,y,beta,gamma) [-betay(1)y(2); betay(1)y(2)-gammay(2); gammay(2)]; % 初始化参数估计 beta0 = 0.5; gamma0 = 0.1; params0 = [beta0,gamma0]; y0 = [data.s(1), data.i(1), data.r(1)]; % 使用最小二乘法来拟合SIR模型 params = lsqcurvefit(@(params, t) sir(t, y0, params(1), params(2)), params0, data.t, [data.s; data.i; data.r]); beta = params(1); gamma = params(2); disp(['beta = ', num2str(beta)]); disp(['gamma = ', num2str(gamma)]);错误使用 lsqcurvefit (line 271) Function value and YDATA sizes are not equal.请修改代码使其无错误

params = lsqcurvefit(@(params, t) sir(t, y0, params(1), params(2)), params0, data.t, [data.s; data.i; data.r]); beta = params(1); gamma = params(2); disp(['beta = ', num2str(beta)]); disp(['gamma = '...
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