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anjb99

木虫 (小有名气)

[求助] 非线性拟合估计方程参数(matlab,spss,origin都可以)

实验数据:
t=(0 2.5 5 10 20 30 45 60 80 100 120)
y=(0 0.35 0.57 0.82 1.18 1.00 0.84 0.79 0.55 0.43 0.19)
方程:

其中其中η1和k1为待估计参数。
y0为已知,y0=6.4,k0在上一步参数估计中得到为0.115
非常感谢!
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dbb627

荣誉版主 (著名写手)

【答案】应助回帖

anjb99(金币+100): 答案和文献十分接近。非常感谢! 2011-11-14 19:35:23
matlab 拟合结果
General model:
     f(x) = (a*0.115*6.4/(k1-0.115))*(exp(x*(k1-0.115))-1)/exp(k1*x)
Coefficients (with 95% confidence bounds):
       a =      0.2252  (0.2027, 0.2477)
       k1 =     0.01398  (0.01119, 0.01677)

Goodness of fit:
  SSE: 0.0423
  R-square: 0.9664
  Adjusted R-square: 0.9627
  RMSE: 0.06855
The more you learn, the more you know, the more you know, and the more you forget. The more you forget, the less you know. So why bother to learn.
2楼2011-11-14 17:43:46
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dbb627

荣誉版主 (著名写手)

【答案】应助回帖

★ ★
cenwanglai(金币+2): 呵呵 2011-11-14 20:57:31
matlab code
CODE:
t=[0 2.5 5 10 20 30 45 60 80 100 120]';
y=[0 0.35 0.57 0.82 1.18 1.00 0.84 0.79 0.55 0.43 0.19]';
st_ = [0.5 0.5];
ft_ = fittype('(a*0.115*6.4/(k1-0.115))*(exp(t*(k1-0.115))-1)/exp(k1*t)','dependent',{'y'},'independent',{'t'},'coefficients',{'a', 'k1'});
cf_ = fit(t,y,ft_ ,'Startpoint',st_)
h_ = plot(cf_,'fit',0.95);
legend off;  % turn off legend from plot method call
set(h_(1),'Color',[1 0 0],...
     'LineStyle','-', 'LineWidth',2,...
     'Marker','none', 'MarkerSize',6);
hold on,plot(t,y,'*')

数据图表


The more you learn, the more you know, the more you know, and the more you forget. The more you forget, the less you know. So why bother to learn.
3楼2011-11-14 17:49:56
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4楼2011-11-14 18:01:49
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chwpan2002

铁杆木虫 (著名写手)

Begin Now

★
csgt0: 金币+1, 谢谢 2013-10-09 13:20:45
根据你数据来看 像是中间物,如果直接用给定方程来拟合还不如自己提出反应方程求解来的更准确一些。
勤能补拙
5楼2013-10-09 09:40:39
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