[P,SSE]=lsqcurvefit(objfun,g,time,conc,lb,ub,[],IC,eps,V,De,Nz,dz,Cw,Jw);
时间: 2023-09-26 08:05:27 浏览: 41
这是一个使用最小二乘法拟合曲线的函数调用语句,其中各参数的含义如下:
- objfun:指定拟合模型的函数名,该函数必须返回实际观测值 y 和预测值 f(x) 之间的误差 e,即 e=y-f(x)。
- g:拟合模型的初始参数值,可以是一个向量或一个矩阵,其维度与模型的参数个数和维度相同。
- time:观测值对应的自变量值,可以是一个向量或一个矩阵,其维度与观测值的个数和维度相同。
- conc:观测值向量,其维度与观测值的个数相同。
- lb:参数的下界,可以是一个向量或一个矩阵,其维度与模型的参数个数和维度相同。
- ub:参数的上界,可以是一个向量或一个矩阵,其维度与模型的参数个数和维度相同。
- IC:初始条件,可以是一个向量或一个矩阵,其维度与模型的参数个数和维度相同。
- eps:拟合误差的容许值。
- V:体积,可以是一个标量或一个向量,其维度与观测值的个数相同。
- De:扩散系数,可以是一个标量或一个向量,其维度与观测值的个数相同。
- Nz:网格数,可以是一个标量或一个向量,其维度与观测值的个数相同。
- dz:网格间距,可以是一个标量或一个向量,其维度与观测值的个数相同。
- Cw:水中的浓度,可以是一个标量或一个向量,其维度与观测值的个数相同。
- Jw:水中的流速,可以是一个标量或一个向量,其维度与观测值的个数相同。
该函数的返回值为拟合后的参数值和拟合误差的平方和。
相关问题
[x,resnorm] = lsqcurvefit(___)
The `lsqcurvefit` function in MATLAB is used to fit a curve to a set of data points by minimizing the sum of the squared errors between the curve and the data points. The function takes in several input arguments, which are specified using the following syntax:
```
[x,resnorm] = lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata)
```
where:
- `fun` is a function handle that defines the curve to be fitted. This function must take in the parameter vector `x` as its first argument, followed by the independent variable `xdata`. It should output a vector of predicted values that correspond to the elements of `xdata`.
- `x0` is an initial guess for the parameter vector `x`.
- `xdata` and `ydata` are the data points to which the curve is to be fitted. They should be vectors of the same length.
The output arguments of the function are:
- `x` is the vector of fitted parameters.
- `resnorm` is the sum of squared residuals between the predicted values and the actual data values.
In summary, `lsqcurvefit` is a powerful tool for curve fitting in MATLAB, allowing users to fit a wide range of mathematical functions to their data.
[X,cansha]=lsqcurvefit(f1,1,W,Y);
根据你提供的代码,假设你想使用lsqcurvefit函数来拟合函数f1,并找到最优的参数X和cansha。lsqcurvefit函数是用于非线性最小二乘拟合的MATLAB函数。它可以帮助你找到最优的参数值,使得拟合函数与给定数据的残差平方和最小。
在你的代码中,f1是你定义的匿名函数,1是初始参数值,W是自变量的数据点集合,Y是因变量的数据点集合。lsqcurvefit函数将通过调整参数X和cansha来最小化拟合函数f1与数据Y之间的残差平方和。
请注意,这些变量的具体含义和维度需要根据你的具体问题和数据而定。