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sunday928

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1楼 2013-12-27 16:01:23
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feixiaolin

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换一个思路，做傅里叶变换看看，不必固守时域拟合，可以频域拟合。
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3楼2013-12-27 16:45:38
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dingd

铁杆木虫 (职业作家)
1stOpt 6结果：
均方差(RMSE):0.0119390120221736
残差平方和(SSE):0.0131136807420357
相关系数(R): 0.999349557984314
相关系数之平方(R^2): 0.998699539043444
确定系数(DC): 0.998679819289057
卡方系数(Chi-Square): 0.0254215189668661
F统计(F-Statistic): 13028.5193969517

参数        最佳估算
----------        -------------
a        0.729731229640411
b        2.95573301585886E-7
c        38.2894541688749
d        0.636631520165498
m        5.71826778389292E-8
n        30.9166070901542
在进行多元非线性拟合的时候，用matlab拟合的值残差都大于0
c71.jpg


在进行多元非线性拟合的时候，用matlab拟合的值残差都大于0-1
c72.jpg
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12楼2014-04-13 22:14:05
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feixiaolin

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设为手工发放金币才能主导有效交流。
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2楼2013-12-27 16:35:14
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dingd

铁杆木虫 (职业作家)

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
感谢参与，应助指数 +1
sunday928: 金币+10, ★★★很有帮助 2013-12-30 15:43:33
“拟合的值残差都大于0”，这很正常啊，为0的话表示完全吻合了，拟合一般达不到这种效果；

1#用1stOpt算的结果应该就是最优的了吧！
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4楼2013-12-27 17:14:38
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sunday928

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5楼2013-12-27 21:10:32
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feixiaolin

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优秀版主
建议
a*b*exp(c/(0.008134*x2))*x1/(1+b*exp(c/(0.008134*x2))*x1)+d*m*exp(n/(0.008134*x2))*x1/(1+m*exp(n/(0.008134*x2))*x1)
改成
a*b*exp(c/(0.008134*x2))*(x1-p)/(1+b*exp(c/(0.008134*x2))*x1)+d*m*exp(n/(0.008134*x2))*(x1-q)/(1+m*exp(n/(0.008134*x2))*x1)

[ Last edited by feixiaolin on 2013-12-28 at 19:27 ]
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6楼2013-12-28 19:13:59
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sunday928

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7楼2013-12-30 15:44:13
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sunday928

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8楼2013-12-30 15:45:07
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feixiaolin

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引用回帖:
8楼: Originally posted by sunday928 at 2013-12-30 15:45:07
您好，请问为什么这样改呢？能否说说理由呢？谢谢...

减去一个数，把她往下拉一点。
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9楼2013-12-30 16:24:44
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sunday928

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10楼2013-12-30 22:15:57
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