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麦兜猪兔子金虫 (著名写手)
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求助Matlab最小二乘法非线性拟合
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问题描述： 数据：x=[0.0 24.2 40.34 242.04 484.07 564.75 726.11 847.13 927.81 1048.82]; y=[0.0 1.6 1.75 2.3 2.5 2.6 2.65 2.75 2.8 2.85]; 拟合方程：y=a(1)*a(2)*x/((1+(a(2)*x)^a(3))^1/a(3)) |
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麦兜猪兔子: 金币+10, ★★★很有帮助 2013-09-07 18:58:53
csgt0: 金币+1, 谢谢 2013-09-08 08:45:59
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1stOpt计算结果： 均方差(RMSE):0.0178335781190822 残差平方和(SSE):0.00318036508529407 相关系数(R): 0.999771040777183 相关系数之平方(R^2): 0.999542133976692 确定系数(DC): 0.9995421299906 卡方系数(Chi-Square): 0.000623261900904193 F统计(F-Statistic): 7644.0909606301 参数 最佳估算 ---------- ------------- a1 0.949282892273227 a2 4.95780487213599 a3 0.853558555621063  c3.jpg |
4楼2013-09-07 15:00:07
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如下给定数据的拟合曲线，x=[0.5,1.0,1.5,2.0,2.5,3.0]， y=[1.75,2.45,3.81,4.80,7.00,8.60]。 解：MATLAB程序如下： x=[0.5,1.0,1.5,2.0,2.5,3.0]; y=[1.75,2.45,3.81,4.80,7.00,8.60]; p=polyfit(x,y,2) x1=0.5:0.05:3.0; y1=polyval(p,x1); plot(x,y,'*r',x1,y1,'-b') 计算结果为： p =0.5614 0.8287 1.1560 即所得多项式为y=0.5614x^2+0.08287x+1.15560 给一个例子 |
5楼2015-05-25 18:38:50
