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michaelnew新虫 (小有名气)
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如何用matlab同时拟合多个方程，最终同时求出这两个方程中最优公共参数已有2人参与
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各位前辈，老师好： 例如： 实验已得数据a=0:10:360; y1=3:19; y2=0.1:1.6; 拟合方程：y1=K1(x1*cos(a)+x2*sin(a)+x3*tan(a)); y2=K2(a*exp(x1)+x2*ln(a)+x3*a*a); 通过已知的a,y1,y2，同时拟合两个函数，同时求出公共的最优参数x1,x2,x3,k1,k2. 以上是我随意编的数据，由于1stopt拟合效果不太好，想用matlab进行拟合，但是使用lsqcurvefit只能拟合其中一个方程，而另一个拟合不了，所以想请教各位前辈用lsqcurvefit对于多个方程组拟合参数的思路，谢谢。@月只蓝 |
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dingd
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1stOpt计算，稳定唯一，结果还不好的话，从模型和数据着手吧，和工具应该无关了： |
» 本帖已获得的红花（最新10朵）
michaelnew8楼2020-04-13 13:17:58
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你这属于方程组参数拟合。 http://blog.sina.com.cn/s/blog_c0cb8ce60102z6zm.html |
» 本帖已获得的红花（最新10朵）
2楼2020-04-02 11:48:32
michaelnew
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3楼2020-04-02 13:07:26
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【答案】应助回帖
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将计算的结果作为初始值带入再次计算看看。 这个方程组用 1stOpt 拟合效果不好，你用matlab 也未必会有很大提升的。 |
» 本帖已获得的红花（最新10朵）
4楼2020-04-02 15:29:43
hzlhm
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您好老师，这是具体的数据，怎样才能使目标函数的曲线与实验数据的曲线比较好的拟合出来呢？ 参数取值范围： a[0,],b[0,],c[0,],d[0,],e[0,1],f[0,1],g[0,1]; 目标函数： ys = a+b*(2*pi*x)^g*cos(g*pi/2)+c*((2*pi*x)^(e+f)*cos((f-e)*pi/2)+(c/d)*(2*pi*x)^f*cos(f*pi/2))/((c/d)^2+(2*pi*x)^(2*e)+2*(c/d)*(2*pi*x)^e*cos(e*pi/2)); yl = b*(2*pi*x)^g*sin(g*pi/2)+c*((2*pi*x)^(e+f)*sin((f-e)*pi/2)+(c/d)*(2*pi*x)^f*sin(f*pi/2))/((c/d)^2+(2*pi*x)^(2*e)+2*(c/d)*(2*pi*x)^e*cos(e*pi/2)); 数据： X ys yl 0.317914250552202 13.1462064356174 1.33700912408381 0.348239298953346 12.9209668301954 1.29239936816721 0.411661275231757 13.5581912035827 1.41547033021038 0.459490296340030 13.9295098996980 1.47331776879894 0.522227504377336 14.3376468744773 1.52930171703768 0.620615346322749 14.4447645930681 1.54936474900386 0.689087794146849 14.7498735376682 1.58717145181407 0.821925116351707 14.9551528366576 1.61422565059410 0.922873038442934 15.0898457634552 1.64397417324368 1.05617517857965 14.7356488780155 1.57816626292199 1.24402908674361 15.5468539561289 1.72382309074044 1.48189135313546 16.0259089029809 1.78437835472737 1.70412066643203 15.4709697924341 1.70164746986348 2.01904139002146 16.5284450882774 1.86355627610881 2.30704563096345 16.0146645622986 1.79596223813448 2.82473642632226 17.2408472837040 1.97049949724005 3.40124535843375 17.2401771206883 1.99655308284207 4.02458107888238 17.4255379771233 2.04067745948962 4.82014848154951 17.8725413239768 2.09399127618483 5.66941175616848 18.4250105082247 2.17739989501440 6.89095286558111 17.8419813993586 2.08842228463923 8.31057921416280 18.9591954252308 2.29548362034872 9.73274858545923 18.5865847329644 2.24602584180272 13.7124041234530 20.5267214738501 2.53322184321167 15.2882295440751 20.7782615802248 2.61871907475599 17.0588532482946 21.0719032171846 2.70639004713871 20.3626260666328 21.5638794089202 2.78753737683415 24.6337833511995 22.3595369294143 2.94645936322270 29.8735390914449 21.8743517689148 2.88480462140730 38.0400361786384 23.6439136946895 3.26844390202618 46.3913103312660 23.8695748295588 3.29421704283917 58.7877742250513 25.4639611341505 3.70965784557101 72.1045392506787 26.3048434823062 3.96675520049590 88.6775368413876 27.3744076251701 4.31854089127847 110.727965909728 28.0937008301979 4.61871066842428 136.962955245716 29.1131571458179 5.07612630409369 172.085140781791 30.7442473727465 5.71384421809270 214.135816768949 31.8201545421587 6.27568705229153 267.262475048258 33.3650572507179 7.10225589596033 339.076965870036 33.8367201674190 7.65513733103046 455.722233459956 37.7407077805439 9.64467366725598 574.801937918840 41.2670934956305 11.4031057283523 727.381261606544 43.6467272507931 13.2280400563129 923.554093342952 47.4590585180529 15.6709017498197 1159.90112573705 53.9972644402136 19.3683251377090 |
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