matlab根据已有数据编程拟合Exponential y=ax+bx3+c*x5,并显示拟合R2

可以使用matlab的curve fitting工具箱来实现拟合：

1. 准备数据：假设已有x和y两个向量存储了对应的数据。

2. 创建拟合对象：使用cfit函数创建一个拟合对象，并指定拟合模型为Exponential y=ax+bx^3+c*x^5。代码如下：

f = fittype('a*x+b*x^3+c*x^5', 'independent', 'x', 'dependent', 'y');

3. 进行拟合：使用fit函数进行拟合，并将拟合结果存储在一个变量中，比如fitresult。代码如下：

fitresult = fit(x, y, f);

4. 显示拟合结果：可以使用coeffvalues函数获取拟合系数，并利用rsquare函数计算R2值。代码如下：

coeff = coeffvalues(fitresult);
a = coeff(1);
b = coeff(2);
c = coeff(3);
R2 = rsquare(y, fitresult(x));
disp(['a=', num2str(a), ', b=', num2str(b), ', c=', num2str(c), ', R2=', num2str(R2)]);

完整代码如下：

x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [1.2, 2.3, 4.5, 8.9, 16.2];

f = fittype('a*x+b*x^3+c*x^5', 'independent', 'x', 'dependent', 'y');
fitresult = fit(x, y, f);

coeff = coeffvalues(fitresult);
a = coeff(1);
b = coeff(2);
c = coeff(3);
R2 = rsquare(y, fitresult(x));

disp(['a=', num2str(a), ', b=', num2str(b), ', c=', num2str(c), ', R2=', num2str(R2)]);