matlab用非线性拟合使残差平方和最小

在Matlab中，可以使用"lsqcurvefit"函数进行非线性拟合，以使残差平方和最小化。以下是一个示例代码：

% 定义要拟合的非线性函数
fun = @(x,xdata) x(1)*exp(-x(2)*xdata);

% 生成带有噪声的数据
xdata = linspace(0,4*pi,50);
ydata = 2.5*exp(-0.3*xdata) + 0.2*randn(size(xdata));

% 定义初始参数值
x0 = [1,1];

% 使用lsqcurvefit函数进行非线性拟合
x = lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata);

% 输出拟合参数
disp(['拟合参数为：',num2str(x)]);

% 绘制拟合曲线和原始数据
figure;
plot(xdata,ydata,'o',xdata,fun(x,xdata),'-');
legend('原始数据','拟合曲线');

在上述代码中，我们首先定义了要拟合的非线性函数，并生成了带有噪声的数据。然后，我们定义了初始参数值，并使用"lsqcurvefit"函数进行非线性拟合。最后，我们输出拟合参数，并绘制了拟合曲线和原始数据。

相关问题

matlab 高维非线性拟合

在MATLAB中，可以使用lsqcurvefit函数进行高维非线性拟合。lsqcurvefit函数用最小二乘法求解非线性曲线拟合问题，即通过调整系数c，使得非线性函数fun(x,xdata)对数据ydata的拟合最佳。其中，xdata表示输入的自变量数据，ydata表示对应的因变量数据。lsqcurvefit函数会从初始系数c0开始，通过优化算法寻找最佳的系数c。拟合结果是使得fun函数与ydata的残差平方和最小的系数c。需要注意的是，ydata必须与fun函数返回的数据大小相同。更详细的使用方法和示例可以参考MATLAB的文档。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [[MATLAB 在科学计算中的应用] 使用MATLAB 进行非线性拟合](https://blog.csdn.net/lusongno1/article/details/111503748)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

matlab非线性拟合评估

在Matlab中，对于非线性拟合的评估可以采用以下步骤进行：

1. 首先，通过对数据点作图，观测可能的拟合函数类型，并建立相应的函数模型。可以使用拟合函数f=ax blog(x) c进行拟合。

2. 接下来，使用给定的数据组进行计算，拟合相关的系数。可以使用Matlab中的非线性拟合函数，如lsqcurvefit或nlinfit，来拟合数据并得到最优的系数。

3. 对拟合出的函数进行精准度评估。可以使用残差分析、计算拟合优度指标（如R平方值）或者绘制拟合曲线与原始数据的比较图等方法，来评估拟合函数的精确程度。

4. 最后，可以根据需要，在需要的节点处计算拟合函数的值。可以使用已经得到的拟合函数模型和最优系数，输入相应的节点值，计算出拟合函数在该节点处的函数值。

需要注意的是，在拟合过程中，可以根据需要调整参数，如设置非线性迭代的拟合公差(tol)、迭代次数(iter)、节点校正的松弛因子(coef)等，以获得更准确的拟合结果。同时，可以使用绘图功能来可视化拟合曲线和原始数据的关系，以更好地评估拟合效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [MATLAB非线性拟合程序](https://blog.csdn.net/weixin_42521276/article/details/115883928)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [matlab_通过线性和非线性最小二乘快速Bézier曲面拟合和评估。](https://download.csdn.net/download/xixixixixixixi21/85641191)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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