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用matlab里的nlinfit如何拟合分段函数
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Sample Text t=[0 0.0833 0.25 0.5 1 2]; c=[0 0.0833 1.2491 1.7025 0.2623 0.0757]; 函数形式为c=A*(1-exp(-K1*t)) 0<=t<=T c=A*(1-exp(-k1*T))*exp(-k2*(t-T)) t>=T 如何用脚本式或是函数式M文件拟合，求出A，k1,k2,(如果可以请划一下图形) |
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1stOpt更简单： 均方差(RMSE): 0.0282872879644411 残差平方和(SSE): 0.00480102396229929 相关系数(R): 0.999311354215736 相关系数之平方(R^2): 0.998623182664489 决定系数(DC): 0.998184285936899 卡方系数(Chi-Square): 0.0580621164226486 F统计(F-Statistic): 367.165006987895 参数 最佳估算 ---------- ------------- t1 0.317859946002189 a -0.0366738585259589 k1 -14.2282073650289 k2 3.70145325521581  jv1.jpg |
2楼2013-03-29 08:50:59
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还是2楼的结果好，用刚才我用1sopt运算的结果作为初始值，用MATLAB进行拟合得到结果和1楼一致，看来非线性最优化还是1sopt强大啊 A = -0.0367 k1 = -14.2282 k2 = 3.7015 T = 0.3179 你需要MATLAB 代码的话如下 clear tic fun1=inline('beta(1).*(1-exp(-beta(2).*t))','beta','t'); fun2=inline('beta(1).*(1-exp(-beta(2).*beta(4)))*exp(-beta(3)*(t-beta(4)))','beta','t'); fun=@(beta,t)((t<0.5).*fun1(beta,t)+(t>=0.5).*fun2(beta,t)); t=[0 0.0833 0.25 0.5 1 2]; c=[0 0.0833 1.2491 1.7025 0.2623 0.0757]; beta=nlinfit(t,c,fun,[-0.05 -6.8 3.7 0.5]); A=beta(1); k1=beta(2); k2=beta(3); T=beta(4); warning off all c1=beta(1).*(1-exp(-beta(2).*t(1:4))); c2=beta(1).*(1-exp(-beta(2).*beta(4))).*exp(-beta(3).*(t(4:6)-beta(4))); cfit(1:4)=c1; cfit(4:6)=c2; plot(t,c,'*') hold on; plot(t,cfit,'r-') toc |
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