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doudounbamvp银虫 (小有名气)
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1stOpt 非线性拟合问题 已有1人参与
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第一次用1stOpt对数据进行拟合，但是拟合完成以后没有R和R^2，以及没有计算值。 而且点了几次运算，每次计算出的常数都不一样，这是怎么回事儿，怎样得到针对自定义方程的最优拟合结果？ 请给位前辈不吝赐教。  |
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doudounbamvp
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5楼2015-06-19 21:22:10
doudounbamvp
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Title "Type your title here"; Parameters a,b,D; Variable t,y; Function y=a+0.608*(b-a)*sum(N=1:9)(1/(N^2)*exp(-N^2*D*t)); Data; 20 0.000274584 40 0.003983045 60 0.005528237 80 0.004498109 100 0.004395096 120 0.007176442 160 0.011451473 180 0.011502979 200 0.014696376 220 0.014541857 240 0.016756632 260 0.017168683 280 0.017580734 300 0.018816888 |
2楼2015-06-19 19:22:25
doudounbamvp
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"Type your title here" 迭代数: 2 计算用时(时:分:秒:微秒): 00:00:00:32 优化算法: 麦夸特法(Levenberg-Marquardt) 计算结束原因: 达到收敛判断标准 均方差(RMSE): 0.0121513148247567 残差平方和(SSE): 0.00206716232758492 相关系数(R): 0 相关系数之平方(R^2): 0 决定系数(DC): -3.17832909513088 卡方系数(Chi-Square): 0.148371135 F统计(F-Statistic): 0 参数 初始值 最终估算 ---------- ------------- -------------- a 0.550798209384084 0.550798209384084 b 0.468684116611257 0.468684116611257 D 0.856468993704766 0.856468993704766 ====== 结果输出 ===== No 实测值y 计算值y 1 0.000274584 0.0000000 2 0.003983045 0.0000000 3 0.005528237 0.0000000 4 0.004498109 0.0000000 5 0.004395096 0.0000000 6 0.007176442 0.0000000 7 0.011451473 0.0000000 8 0.011502979 0.0000000 9 0.014696376 0.0000000 10 0.014541857 0.0000000 11 0.016756632 0.0000000 12 0.017168683 0.0000000 13 0.017580734 0.0000000 14 0.018816888 0.0000000 |
3楼2015-06-19 19:22:39
月只蓝
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【答案】应助回帖
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我这边用你的代码，1.5版本的1stopt可以得到稳定的结果： 计算结束原因: 达到收敛判断标准 均方差(RMSE): 0.00109117205004521 残差平方和(SSE): 1.66691901991982E-5 相关系数(R): 0.983009041900267 相关系数之平方(R^2): 0.966306776457681 决定系数(DC): 0.96630677645768 卡方系数(Chi-Square): 0.00182573685408263 F统计(F-Statistic): 344.154702292814 参数 最佳估算 ---------- ------------- a 0.489584631183171 b -0.0338156395873558 D -2.5817072976322E-5 ====== 结果输出 ===== No 实测值y 计算值y 1 0.000274584 0.0010553 2 0.003983045 0.0024986 3 0.005528237 0.0039190 4 0.004498109 0.0053172 5 0.004395096 0.0066937 6 0.007176442 0.0080492 7 0.011451473 0.0106990 8 0.011502979 0.0119945 9 0.014696376 0.0132710 10 0.014541857 0.0145291 11 0.016756632 0.0157692 12 0.017168683 0.0169918 13 0.017580734 0.0181973 14 0.018816888 0.0193863 |
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