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新星之光

木虫 (著名写手)

[求助] 两个自变量一个因变量非线性拟合 已有2人参与

数据有两个自变量和一个因变量,想实现他们的多元非线性拟合,但是不知道拟合出的函数应该是什么形式,求助高人指点。

数据在下载文件里

新人求助,金币有限,希望各位高人指教!
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  • 2015-07-13 09:31:28, 20 K

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生命不息,奋斗不止!
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dingd

铁杆木虫 (职业作家)

引用回帖:
3楼: Originally posted by 新星之光 at 2015-07-14 09:51:02
这个不行啊,自己整不了...

不亲自动手怎么知道整不了?
4楼2015-07-14 09:54:03
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查看全部 9 个回答

dingd

铁杆木虫 (职业作家)

【答案】应助回帖

感谢参与,应助指数 +1
自己用1stOpt的公式自动搜索匹配功能试试。
2楼2015-07-13 16:57:57
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新星之光

木虫 (著名写手)

引用回帖:
2楼: Originally posted by dingd at 2015-07-13 16:57:57
自己用1stOpt的公式自动搜索匹配功能试试。

这个不行啊,自己整不了
生命不息,奋斗不止!
3楼2015-07-14 09:51:02
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独孤神宇

版主 (知名作家)

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
感谢参与,应助指数 +1
新星之光: 金币+30, ★★★★★最佳答案 2015-07-16 10:05:13
Function: z = p1+p2*x+p3*x^2+p4*x^3+p5*x^4+p6*x^5+p7*y+p8*y^2+p9*y^3+p10*y^4+p11*y^5
Algorithms: 麦夸特法(Levenberg-Marquardt) + 通用全局优化法
Root of Mean Square Error (RMSE): 0.00435355569242685
Sum of Square Error (SSE): 0.000265348260338871
Correlation Coef. (R): 0.998315662407837
R-Square: 0.996634161808799
Determination Coef. (DC): 0.996634161778795

Parameters Name        Parameter Value
===============        ===============
p1              -715.236181570016
p2              10960.3382435037
p3              -66087.3651013833
p4              196060.419794451
p5              -285971.625132799
p6              163798.628037838
p7              0.00484613740814048
p8              -0.0237353029485089
p9              -0.0420903813115272
p10              -0.00217499579977386
p11              0.00397481772435329

======== 输出结果 =========
No.        Observed Y        Calculated Y
1        0.28        0.27705427940269
2        0.29        0.28999995050839
3        0.29        0.290952256715106
4        0.3        0.300000023737122
5        0.31        0.30999999832841
6        0.39        0.389999999990982
7        0.07        0.0712529530824241
8        0.15        0.147201994690377
9        0.2        0.208980389786046
10        0.23        0.222581353201079
11        0.22        0.213698394485464
12        0.23        0.238312187025807
13        0.28        0.279013962351941
14        0.29        0.290952256715106

这是最优解 ,参数比较多,至于具体要多少个参数的拟合函数,还要看实际情况。。。。
数值计算
5楼2015-07-15 19:56:53
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