matlab显示时出错,matlab运行时,lsqcurvefit出现问题,出现问题提示如下：Local minimum possible.lsqcurvefit stopped because th...

这个提示意味着 lsqcurvefit 函数已经找到了一个本地最小值，但它不能确定这是否是全局最小值，因此停止了运行。这可能是因为你的初始值不够好，导致算法陷入了局部最优解。你可以尝试使用不同的初始值来解决这个问题。你还可以尝试使用全局优化算法，如 genetic algorithm 或 simulated annealing 等，以找到更好的解决方案。另外，你可以检查你的目标函数是否具有多个局部最小值，如果是，则可能需要使用其他策略来解决这个问题。

相关问题

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。

在matlab中出现错误Local minimum possible. lsqcurvefit stopped because the final change in the sum of squares relative to its initial value is less than the value of the function tolerance. <stopping criteria details>

这个错误提示表示，lsqcurvefit函数已经找到了可能的局部最小值，并且停止计算，因为残差平方和的相对变化值小于函数容差值。这意味着，算法已经收敛到一个可能的最优解，但不能保证这个解是全局最优解。如果你还想继续寻找更好的解决方案，可以尝试修改优化算法的参数或者更换算法。