对于lsqcurvefit因为最终的残差平方和相对于其初始值的变化小于函数公差的值而停止的问题,怎么让他不停止,给出实现的代码
时间: 2024-02-22 09:58:15 浏览: 261
带残差修正的灰色算法代码
您可以通过设置lsqcurvefit函数的选项来控制算法的终止条件。下面是一个示例代码,展示如何禁用lsqcurvefit函数的终止条件:
```matlab
% 定义函数模型
fun = @(x,xdata) x(1)*exp(-x(2)*xdata);
% 设定初始值
x0 = [1, 1];
% 定义数据
xdata = linspace(0,1,10)';
ydata = exp(-2*xdata);
% 设定选项
options = optimset('TolFun', 0, 'TolX', 0, 'MaxFunEvals', Inf, 'MaxIter', Inf);
% 进行拟合
x = lsqcurvefit(fun, x0, xdata, ydata, [], [], options);
```
在该示例代码中,我们定义了一个指数模型,使用lsqcurvefit进行了非线性最小二乘拟合,并通过设置选项TolFun和TolX为0来禁用了算法的终止条件。同时,我们还将选项MaxFunEvals和MaxIter设置为Inf,以确保算法不会因为达到最大迭代次数或函数调用次数而停止。您可以根据您的具体情况修改代码中的函数模型、初始值、数据和选项等参数来进行非线性最小二乘拟合,并禁用算法的终止条件。
阅读全文