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hanmei98232

木虫 (小有名气)

[求助] 求回归方程参数的最优化算法matlab代码已有3人参与

我自己写了个非线性回归函数,用matlab自带的非线性ninfit回归参数估计时,结果都不理想。
急需最优化算法用于回归方程参数估计的matlab代码,共轭梯度算法,牛顿算法等都行。
因为初学matlab 求编程代码 非常非常感谢!!!
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hanmei98232

木虫 (小有名气)

引用回帖:
14楼: Originally posted by 戴钢盔的猪头 at 2014-01-20 12:39:22
k = 0.0000001151117081
A =        6.929146137
B =       -28.85511148
C =     -0.05097442246

残差平方和(Residual Sum of Squares, RSS)= 4.384871415e-7 似乎比某国产拟合软件的RSS略低。
实际上和楼 ...

亲 可以把你运算的程序发给我看下么?我想具体看下编程 同时简单学习下
17楼2014-01-21 18:32:03
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普通回帖

dingd

铁杆木虫 (职业作家)

【答案】应助回帖


感谢参与,应助指数 +1
fegg7502: 金币+1, 3ks 2014-01-17 07:48:11
1stOpt求解结果:

均方差(RMSE):0.000191245007162572
残差平方和(SSE):4.38895833175348E-7
相关系数(R): 0.999238066712174
相关系数之平方(R^2): 0.998476713966683
确定系数(DC): 0.998476711422171
卡方系数(Chi-Square): 2.71029011898934E-6
F统计(F-Statistic): 1750.59847850233

参数        最佳估算
----------        -------------
k        1.24902217565196E-7
a        6.37212764546293
b        -27.0434290364164
c        -0.0453609919220116
2楼2014-01-13 17:23:31
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hanmei98232

木虫 (小有名气)

引用回帖:
2楼: Originally posted by dingd at 2014-01-13 17:23:31
1stOpt求解结果:

均方差(RMSE):0.000191245007162572
残差平方和(SSE):4.38895833175348E-7
相关系数(R): 0.999238066712174
相关系数之平方(R^2): 0.998476713966683
确定系数(DC): 0.998476711422171
卡 ...

我有1stopt 结果一样 但是不理想 求matlab代码计算
3楼2014-01-14 14:35:31
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dingd

铁杆木虫 (职业作家)


fegg7502: 金币+1, 鼓励交流 2014-01-17 07:48:18
引用回帖:
3楼: Originally posted by hanmei98232 at 2014-01-14 14:35:31
我有1stopt 结果一样 但是不理想 求matlab代码计算...

针对您的数据和公式,2#给出的结果应该是最优的了。你所说的“理想”指什么样的结果?从数据和模型公式方面找找原因。
4楼2014-01-14 14:38:18
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戴钢盔的猪头

木虫 (知名作家)

【答案】应助回帖


感谢参与,应助指数 +1
fegg7502: 金币+1, 3ks 2014-01-17 07:48:25
非线性回归最经典的是列文伯格-马夸尔特算法,编程很简单的,你可以自己尝试下。现在matlab自带的首选算法是信赖域牛顿内点仿射,比列-马算法更直观更稳健,也便于对变量施加不等式约束。如果这都做不好,那就是模型或信噪比的问题了。

[ 发自手机版 http://muchong.com/3g ]
5楼2014-01-15 01:32:35
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hanmei98232

木虫 (小有名气)

引用回帖:
4楼: Originally posted by dingd at 2014-01-14 14:38:18
针对您的数据和公式,2#给出的结果应该是最优的了。你所说的“理想”指什么样的结果?从数据和模型公式方面找找原因。...

谢谢你啊 但是我现在还是需要matlab的代码分析下结果 所以现在求代码
6楼2014-01-16 10:32:21
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hanmei98232

木虫 (小有名气)

引用回帖:
5楼: Originally posted by 戴钢盔的猪头 at 2014-01-15 01:32:35
非线性回归最经典的是列文伯格-马夸尔特算法,编程很简单的,你可以自己尝试下。现在matlab自带的首选算法是信赖域牛顿内点仿射,比列-马算法更直观更稳健,也便于对变量施加不等式约束。如果这都做不好,那就是模型 ...

不好意思啊 我是非数学 计算机等等专业 只是用下计算 但是真心看不懂 求指教
7楼2014-01-16 10:37:34
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月只蓝

主管区长 (职业作家)

【答案】应助回帖


fegg7502: 金币+1, 鼓励交流 2014-01-17 07:48:34
引用回帖:
7楼: Originally posted by hanmei98232 at 2014-01-16 10:37:34
不好意思啊 我是非数学 计算机等等专业 只是用下计算 但是真心看不懂 求指教...

5楼说得很好,我补充一下,马夸特算法适用于无约束的回归拟合问题,不适用于有约束的情况,信赖域的方法则可用于有约束问题。具体的matlab程序论坛有现成的,可以搜索一下。

[ 发自小木虫客户端 ]
MATLAB、MS小问题、普通问题请发帖求助!时间精力有限,恕不接受无偿私信求助。
8楼2014-01-16 16:32:32
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hanmei98232

木虫 (小有名气)

引用回帖:
5楼: Originally posted by 戴钢盔的猪头 at 2014-01-15 01:32:35
非线性回归最经典的是列文伯格-马夸尔特算法,编程很简单的,你可以自己尝试下。现在matlab自带的首选算法是信赖域牛顿内点仿射,比列-马算法更直观更稳健,也便于对变量施加不等式约束。如果这都做不好,那就是模型 ...

我自己改了下代码http://pan.baidu.com/share/home?uk=2906276986#category/type=0 但是很多错误 不知道为什么小木虫传不上去  放到了百度网盘 能不能帮忙修改下 非常感谢!!
9楼2014-01-16 17:25:11
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hanmei98232

木虫 (小有名气)


fegg7502: 金币+1, 鼓励交流 2014-01-17 07:48:41
引用回帖:
2楼: Originally posted by dingd at 2014-01-13 17:23:31
1stOpt求解结果:

均方差(RMSE):0.000191245007162572
残差平方和(SSE):4.38895833175348E-7
相关系数(R): 0.999238066712174
相关系数之平方(R^2): 0.998476713966683
确定系数(DC): 0.998476711422171
卡 ...

其实我想问下 1stopt里面各种方法求得结果均不同 并且和matlab的计算结果不同  但是加上全局通用之后不论优化算法和收敛指标是多少 结果都一样 1stopt计算结果都一样 这个全局通用是做什么的?
10楼2014-01-16 17:27:43
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