function xxz
data=[
0.1        -0.673344553        -0.003214304
0.2        -0.783071888        -0.005447496
0.3        -0.841647189        -0.008713882
0.4        -0.869884359        -0.010990339
0.5        -0.884307686        -0.014309599
0.6        -0.889162064        -0.018687569
0.7        -0.889162064        -0.02207116
0.8        -0.88673193        -0.025484701
0.9        -0.879476759        -0.029975034
1        -0.869884359        -0.038731848
1.2        -0.850971266        -0.042636996
1.4        -0.830113036        -0.051995295
1.6        -0.807436327        -0.061533872
1.8        -0.783071888        -0.071257081
2        -0.759286983        -0.081169452
2.5        -0.701179352        -0.107972916
3        -0.650087691        -0.136153773
3.5        -0.599656837        -0.165810242
4        -0.553385238        -0.197052419
4.5        -0.512493681        -0.227286842
5        -0.47320876        -0.260553522];
xdata=data(:,1);  %Im
ydata=data(:,2:3);  %
x0=ones(1,7);    %t12,t21,q1,q2,r1,r2,h

options= optimset('MaxFunEvals',5000,'Maxiter',1000);
%lb=[10,20,0,0];
%ub=[10000,10000,100,1000];
lb=[];
ub=[];
[x,resnorm]=lsqcurvefit(@myfun,x0,xdata,ydata,lb,ub,options)
y=myfun(x,xdata);
plot(xdata,ydata,'g',xdata,y,'r')
end

function F=myfun(x,xdata)  %x=[]
t12=x(1);
t21=x(2);
q1=x(3);
q2=x(4);
r1=x(5);
r2=x(6);
h=x(7);
m=xdata;
z=10;
x1=m./(m+h);
x2=1-x1;
o1=x1*r1./(x1*r1+x2*r2);
o2=x2*r2./(x1*r1+x2*r2);
b1=x1*q1./(x1*q1+x2*q2);
b2=x2*q2./(x1*q1+x2*q2);
l1=0.5*z*(r1-q1)-(r1-1);
l2=0.5*z*(r2-q2)-(r2-1);
y1=log(o1./x1)+0.5*z*q1*log(o1./b1)+o2*(l1-r1*l2/r2)-q1*log(b1+b2*t21)...
     +b2*q1.*(t21./(b1+b2*t21)-t12./(b2+b1*t12))-log(r1/r2)...
     -05*z*q1*log(q1*r2/(q2*r1))-(l1-r1*l2/r2)+q1*log(t21)-q1*(1-t12);
y2=log(o2./x2)+0.5*z*q2*log(o2./b2)+o1*(l2-r2*l1/r1)-q2*log(b2+b1*t12)...
     +b1*q2.*(t12./(b2+b1*t12)-t21./(b1+b2*t21))-log(r2/r1)...
     -05*z*q2*log(q2*r1/(q1*r2))-(l2-r2*l1/r1)+q2*log(t12)-q2*(1-t21);
F=[y1,y2];
end

2楼: Originally posted by csgt0 at 2012-08-21 11:39:11
程序大概这样，初值得你自己调了

function xxz
data=;
xdata=data(:,1);  %Im
ydata=data(:,2:3);  %
x0=ones(1,7);    %t12,t21,q1,q2,r1,r2,h

options= optimset('MaxFunEvals',5000,'Maxiter',1000) ...

2楼: Originally posted by csgt0 at 2012-08-21 11:39:11
程序大概这样，初值得你自己调了

function xxz
data=;
xdata=data(:,1);  %Im
ydata=data(:,2:3);  %
x0=ones(1,7);    %t12,t21,q1,q2,r1,r2,h

options= optimset('MaxFunEvals',5000,'Maxiter',1000) ...

4楼: Originally posted by xxz903 at 2012-08-21 14:30:14
如果我想让这几个参数随机在-10到10取100次初值然后进行计算，然后在结果中找到最优解再进行画图  我改怎么修改这个程序？？谢谢你了...

5楼: Originally posted by csgt0 at 2012-08-21 15:30:13
两种方法
1、你可以使用matlab里的globalsearch或者multistart来进行，但是需要先构建问题结构，你可以看帮助里的例子。
2、第2种方法你可以做100次循环，每次算完后保留x和残差，最后取残差较小的值。
如果你的 ...

5楼: Originally posted by csgt0 at 2012-08-21 15:30:13
两种方法
1、你可以使用matlab里的globalsearch或者multistart来进行，但是需要先构建问题结构，你可以看帮助里的例子。
2、第2种方法你可以做100次循环，每次算完后保留x和残差，最后取残差较小的值。
如果你的 ...

xdata=data(:,1);  %Im
ydata=data(:,2:3);  %
options= optimset('MaxFunEvals',5000,'Maxiter',1000);
lb=-ones(1,7);
ub=ones(1,7);
t=1;
for i=1:1:101
x0=rand(1,7);    %t12,t21,q1,q2,r1,r2,h
[x(t,:),resnorm(t)]=lsqcurvefit(@myfun,x0,xdata,ydata,lb,ub,options);
t=t+1;
end
m=find(resnorm==min(resnorm));
xm=x(m,:)
y=myfun(xm,xdata);
plot(xdata,ydata,'g',xdata,y,'r')

8楼: Originally posted by csgt0 at 2012-08-21 17:34:26
中间几句改成这样可以试试。
没有给你在-10到10上随机，只在0-1上随机初值了。每个初值都要保证你的ln里面的恒正，不然就错了。解决这个问题得转化为其他的函数用不等式约束的方法，那将十分麻烦。


xdata=dat ...

8楼: Originally posted by csgt0 at 2012-08-21 17:34:26
中间几句改成这样可以试试。
没有给你在-10到10上随机，只在0-1上随机初值了。每个初值都要保证你的ln里面的恒正，不然就错了。解决这个问题得转化为其他的函数用不等式约束的方法，那将十分麻烦。


xdata=dat ...