【答案】应助回帖

21楼2019-01-05 22:51:53

guo_zy_123

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19楼: Originally posted by Nero_Cheng at 2019-01-05 21:16:55
从0.6908提升到0.6911.。。。。好吧...

你的数据本身与这个模型差距比较大，而且数据组数比较小，循环多少次都没啥用的。

老古董

22楼2019-01-07 09:57:23

Nero_Cheng

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22楼: Originally posted by guo_zy_123 at 2019-01-07 09:57:23
你的数据本身与这个模型差距比较大，而且数据组数比较小，循环多少次都没啥用的。...

那0.69的相关因数可不可以接受？

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23楼2019-01-07 16:50:53

guo_zy_123

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23楼: Originally posted by Nero_Cheng at 2019-01-07 16:50:53
那0.69的相关因数可不可以接受？
...

一般不认可

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Nero_Cheng

老古董

24楼2019-01-08 09:23:54

Nero_Cheng

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24楼: Originally posted by guo_zy_123 at 2019-01-08 09:23:54
一般不认可...

好吧，谢谢

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25楼2019-01-08 10:23:07

hzlhm

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jjdg: 金币+1, 感谢参与 2019-01-16 19:28:17

A=[86.89       295.25       0.79
25.62       272.95       0.60
47.09       282.15       0.46
77.28       285.75       0.72
75.38       300.55       0.87
50.81       285.05       0.39];
%数学模型为y=(A/x1)*exp(B/x1)*x2^(-C)
x=A(:,[2,3]);
y=A(:,1);
%A=a(1),B=a(2),C=a(3)
func=@(a,x) a(1)./x(:,1).*exp(a(2)./x(:,1)).*x(:,2).^(-a(3));
x0=[57500000 -2300 -0.3]
[a,r,J] = nlinfit(x,y,func,x0)

123.jpg

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26楼2019-01-08 13:44:25

dingd

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【答案】应助回帖

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jjdg: 金币+1, 感谢参与 2019-01-16 19:28:06

这类拟合问题还没有比1stOpt更强大好用的了吧，也不需要猜初值：

CODE:

Variable y,x1,x2;

Function y=(A/x1)*exp(B/x1)*x2^(-C);

Data;

//y        x1        x2

86.89        295.25        0.79

25.62        272.95        0.60

47.09        282.15        0.46

77.28        285.75        0.72

75.38        300.55        0.87

50.81        285.05        0.39

均方差(RMSE): 11.7141220874676
残差平方和(SSR): 823.323937680575
相关系数(R): 0.834780831554572
相关系数之平方(R^2): 0.696859036730942
修正R平方(Adj. R^2): 0.242147591827356
确定系数(DC): 0.693903479385973
卡方系数(Chi-Square): 7.52404125143084
F统计(F-Statistic): 3.00022607525613

参数最佳估算
---------- -------------
a 56213510.69586
b -2291.34068790455
c -0.247441263725254

27楼2019-01-15 16:27:25

独孤神宇

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jjdg: 金币+1, 感谢参与 2019-01-16 19:27:55

均方差(RMSE): 11.7226326199824
残差平方和(SSR): 824.520693258451
相关系数(R): 0.835067011452792
相关系数之平方(R^2): 0.697336913616697
修正R平方(Adj. R^2): 0.243342284041743
确定系数(DC): 0.693458547929899
卡方系数(Chi-Square): 7.65042447853999
F统计(F-Statistic): 2.92907827811879

参数最佳估算
---------- -------------
a 17987067.0327082
b -2291.34176251844
c -0.247440954834631

====== 结果输出 ======

No. 实测值 y 计算值 y
1 86.89 76.3540939929178
2 25.62 41.6232269114797
3 47.09 48.6737707524837
4 77.28 60.0112265702594
5 75.38 87.8596435916143
6 50.81 49.8344301407807

数值计算

28楼2019-01-16 09:43:01