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x=[494.8 719.6 908.7 1076 497.5 696.5 882.2 1070 501.5 675.3 869.3 1022]; y=[190 190 190 190 185 185 185 185 180 180 180 180]; z=[0.554 0.747 0.889 1.211 0.672 0.913 0.975 1.321 0.887 1.078 1.104 2.036]; z是关于x和y的函数，函数模型是z=（a*x^2+b*x+c)*(d*y+e)^f。 请问这个拟合应该怎么做？ 本人Matlab不是很在行，谢谢！ |
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1：模型公式有过拟合现象，求解的话参数组值不唯一；可以化简成：z=(a*x^2+b*x+c)*(y+e)^f; 2：如果只要结果的话用1stOpt更简单准确： 均方差(RMSE):0.118105500021955 残差平方和(SSE):0.167386909625233 相关系数(R): 0.947530881955939 相关系数之平方(R^2): 0.897814772260199 确定系数(DC): 0.897250035948276 卡方系数(Chi-Square): 0.0701160632661904 F统计(F-Statistic): 17.0316361290312 参数 最佳估算 ---------- ------------- a 3.85899884814797E-6 b -0.00396976717506868 c 2.07459006619124 e -178.424849841618 f -0.247915872253693 |
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x=[494.8 719.6 908.7 1076 497.5 696.5 882.2 1070 501.5 675.3 869.3 1022]; y=[190 190 190 190 185 185 185 185 180 180 180 180]; z=[0.554 0.747 0.889 1.211 0.672 0.913 0.975 1.321 0.887 1.078 1.104 2.036]'; X=[x;y]' b0=[0 0 0 0 0 0]' fun=@(b,X)(b(1)*X(:,1).^2.+b(2)*X(:,1)+b(3)).*((b(4)*X(:,2)+b(5)).^b(6)) [beta,r,J,COVB,mse]=nlinfit(X,z,fun,b0) 模型或者初始数据不太合理，拟合结果很糟糕 最好更改模型了，或者对数据进行一些处理，比如去掉坏点等 |
3楼2014-12-08 09:17:32