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makechange74

铁虫 (小有名气)

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[求助] 用Gauss-Neuton算法解非线形最小二乘法问题已有1人参与

自己根据网上下载源代码修改的高斯-牛顿迭代法求非线形最小二乘问题，老是显示输入参数不足。注释是根据自己理解填写的
m文件代码如下：
function [x,minf] = GN(f,x0,var,eps)
format long;
if nargin == 3             %如果没有设置eps，则eps=1.0e-6
eps = 1.0e-6;
end
S = transpose(f)*f;          %trnspose是转置,求得r方
k = length(f);                   %
n = length(x0);                %n为变量个数,但是没用到啊？
x0 = transpose(x0);          %将行向量转置为列向量
tol = 1;                            %初始容差
A = jacobian(f,var);

while tol>eps
Fx = zeros(k,1);
for i=1:k
      Fx(i,1) = subs(f(i),var,x0);
end
Sx = subs(S,var,x0); %求得f转置与其本身值，
Ax = subs(A,var,x0); %雅克比矩阵的值
gSx = transpose(Ax)*Fx;

dx = -transpose(Ax)*Ax\gSx;
x0 = x0 + dx;
tol = norm(dx);          %tol=dx绝对值之和
end
minf = subs(S,var,x);
format short;
x = x0;
end
命令窗口调用如下：
xdata = S1o;                   %S1o及下面的ydata1都是自己的数据
syms z1 z2 z3 z4 z5
f = ydata1 - exp(z1)./(exp(z1)+exp(-z1)).*exp(-(xdata./exp(z3)).^exp(z2))+(1-exp(z1)./(exp(z1)+exp(-z1))).*exp(-(xdata./exp(z5)).^exp(z4));
x0 = [1.7380;0.9555;-1.3863;2.0149;-2.5257];
var = findsym(f);
eps = 1.0e-3;
>> GN
提示错误如下：
错误使用 GN (line 6)
输入参数的数目不足。

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1楼 2015-01-22 19:34:20

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makechange74

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引用回帖:

8楼: Originally posted by yongcailiu at 2015-01-27 09:46:23
syms x0
>> x0 = ;
>> xdata = S1o;
>> f = 0.5.*(ydata1 - R(x0,xdata)).^2;
符号运算这块儿我也不熟，你把上面这段代码中的 sym x0; 这一行去掉试下吧...

去掉这一行的话，后面var = findsym（f），就没法传递变量了，非常感谢你的回答，自己再去学习一下符号运算

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9楼2015-01-27 14:57:16

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yongcailiu

金虫 (小有名气)

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【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★
感谢参与，应助指数 +1
makechange74: 金币+5, ★★★很有帮助 2015-01-23 19:13:55

参数没有加进去呀，当然调用错误了。eps=1.0e-3;下面一行的GN替换成GN(f,x0,var,eps)试一下

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2楼2015-01-23 08:56:32

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引用回帖:

2楼: Originally posted by yongcailiu at 2015-01-23 08:56:32
参数没有加进去呀，当然调用错误了。eps=1.0e-3;下面一行的GN替换成GN(f,x0,var,eps)试一下

function [x,minf] = GN(f,x0,var,eps)
format long;
if nargin == 3             %如果没有设置eps，则eps=1.0e-6
eps = 1.0e-6;
end
m = 0;
S = transpose(f)*f;          %trnspose是转置,求得r方
k = length(f);             %
%n = length(x0);             %n为变量个数,但是没用到啊？
x0 = transpose(x0);          %将行向量转置为列向量
tol = 1;                   %初始容差
A = jacobian(f,var);

while tol>eps
Fx = zeros(k,1);
for i=1:k
      Fx(i,1) = subs(f(i),var,x0);
end
Sx = subs(S,var,x0); %求得f转置与其本身值，
Ax = subs(A,var,x0); %雅克比矩阵的值
gSx = transpose(Ax)*Fx;

dx = -transpose(Ax)*Ax\gSx;
x0 = x0 + dx;
tol = norm(dx);          %tol=dx绝对值之和
m = m+1;
if(m>100000)
      disp('迭代步数太多，可能不收敛');
      return;
end
end
minf = subs(S,var,x);
format short;
x = x0;
end

xdata = S1o;
f = ydata1 - exp(z1)./(exp(z1)+exp(-z1)).*exp(-(xdata./exp(z3)).^exp(z2))+(1-exp(z1)./(exp(z1)+exp(-z1))).*exp(-(xdata./exp(z5)).^exp(z4));
x0 = [1.7380;0.9555;-1.3863;2.0149;-2.5257];
var = findsym(f);
eps = 1.0e-3;
GN(f,x0,var,eps)
从 sym 转换为 double 时出现以下错误:

出错 GN (line 17)
      Fx(i,1) = subs(f(i),var,x0);

又出新问题了，还是麻烦能够解答一下
以下是数据
S1o：0.0580000000000000
0.0710000000000000
0.0760000000000000
0.0790000000000000
0.0830000000000000
0.0870000000000000
0.0980000000000000
0.111000000000000
0.117000000000000
0.122000000000000
0.122000000000000
0.133000000000000
0.134000000000000
0.138000000000000
0.140000000000000
0.142000000000000
0.150000000000000
0.155000000000000
0.160000000000000
0.160000000000000
0.168000000000000
0.173000000000000
0.173000000000000
0.173000000000000
0.175000000000000
0.176000000000000
0.177000000000000
0.181000000000000
0.182000000000000
0.183000000000000
0.194000000000000
0.203000000000000
0.214000000000000
0.218000000000000
0.222100000000000
0.223000000000000
0.225000000000000
0.247000000000000
0.253000000000000
0.256000000000000
0.257000000000000
0.258000000000000
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0.263000000000000
0.264000000000000
0.266000000000000
0.267000000000000
0.276000000000000
0.278000000000000
0.280000000000000
0.288000000000000
0.289000000000000
0.306000000000000
0.315000000000000
0.333000000000000
0.335000000000000
0.353000000000000
0.389000000000000
0.404000000000000
0.418000000000000
0.456000000000000
0.489000000000000
ydata1：
0.983870967741936
0.967741935483871
0.951612903225807
0.935483870967742
0.919354838709677
0.903225806451613
0.887096774193548
0.870967741935484
0.854838709677419
0.838709677419355
0.822580645161290
0.806451612903226
0.790322580645161
0.774193548387097
0.758064516129032
0.741935483870968
0.725806451612903
0.709677419354839
0.693548387096774
0.677419354838710
0.661290322580645
0.645161290322581
0.629032258064516
0.612903225806452
0.596774193548387
0.580645161290322
0.564516129032258
0.548387096774193
0.532258064516129
0.516129032258064
0.500000000000000
0.483870967741935
0.467741935483871
0.451612903225806
0.435483870967742
0.419354838709677
0.403225806451613
0.387096774193548
0.370967741935484
0.354838709677419
0.338709677419355
0.322580645161290
0.306451612903226
0.290322580645161
0.274193548387097
0.258064516129032
0.241935483870968
0.225806451612903
0.209677419354839
0.193548387096774
0.177419354838710
0.161290322580645
0.145161290322581
0.129032258064516
0.112903225806452
0.0967741935483870
0.0806451612903230
0.0645161290322580
0.0483870967741930
0.0322580645161290
0.0161290322580639
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3楼2015-01-23 19:12:03

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