1樓:
給你段程式,你自己照著改吧,需要給初值。
function untitled3
clcxi=[0.019,0.023,0.027]; % x data
yi=[430,380,256]; % y dataabc0=[4,0.5,5]; % initial valuesabc = lsqcurvefit(@fun,abc0,xi,yi)% target function
function y = fun(abc,x)y = (abc(1)*(1-x/abc(2))+x/abc(2)).^abc(3);
abc =
31.2588 -3.9585 1.7033***********************************====
另外,其實指數的情況兩邊取一下對數,就變成線性擬合了
2樓:雨季鬱結
其實很簡單的
先算出這些資料的x和y的平均數
∑為連加,就是把後面字母對應的資料都加起來!
如資料x=1.2.3.
4.5,則∑(x)=1+2+3+4+5=15資料y=2.3.
4.5.6 則∑(y)=2+3+4+5+6=20∑(x*y)=1*2+2*3+3*4+4*5+5*6=∑(x*x)=1*1+2*2+3*3+4*4+5*5=因為有五個資料,所以這裡的n=5
分別代入
最後得到關於a.b的二元一次方程組, a=(n∑xy-∑x∑y)/(n∑x^2-(∑x)^2)
b=y(平均)-ax(平均)
就可以算出來了,考試的話是會給出公式的,記得怎麼算就可以了
怎樣用最小二乘法求y=a+bx^2
3樓:匿名使用者
例:x=[19,25,31,38,44];y=[19.0,32.3,49.0,73.3,97.8];
fun1=inline('c(1)+c(2)*x.^2','c','x'); %擬合函式
c=lsqcurvefit(fun1,[0,0],x,y) %求擬合係數
['y=',num2str(c(1)),'+',num2str(c(2)),'x^2']%擬合函式表示式
y1=c(1)+c(2)*x.^2; %擬合函式表示式值
plot (x,y,'b*', x, y1,'r-');%繪製x,y點與擬合函式,比較擬合程度
進行結果:
fun1 =
inline function:
fun1(c,x) = c(1)+c(2)*x.^2
optimization terminated: first-order optimality less than options.tolfun,
and no negative/zero curvature detected in trust region model.
c =0.972578657321613 0.0500351242188565
ans =
y=0.97258+0.050035x^2
最小二乘法的線性擬合
4樓:匿名使用者
題中所給資料可表示為copyy(x),即x=1、
2、3、...、19,y(1)=0.898、y(2)=2.
38、...、y(19)=81.8(見題);令δ(x)=ae^(bx)-y(x)①,方差d=∑(x=1→19)[δ(x)]^2②;②式分別對a、b求偏導,ðd/ða=2∑(x=1→19)δ(x)e^(bx)③;ðd/ðb=2a∑(x=1→19)xδ(x)e^(bx)④;令ðd/ða=0、ðd/ðb=0,則③、④變為:
a∑(x=1→19)e^(2bx)=∑(x=1→19)y(x)e^(bx)⑤;a∑(x=1→19)xe^(2bx)=∑(x=1→19)xy(x)e^(bx)⑥;聯立⑤、⑥即可求得a、b;⑤、⑥為超越方程,求解析解很困難,採用數值解法得:a≈0.23688176、b≈0.
30897789,均方差=√d≈8.6553、最大偏差(絕對值)≈5.34(發生在x=17時)。
5樓:匿名使用者
本來想寫。。實bai在看不清du
你的要求是什麼zhi。。。求教態度還這麼不端dao正。。。圖內
片都拍不清楚容。。。
最小二乘法不難的。。。好好靜心看看書,對以後實際的工作很有用,很多數學模型的引數確定都要用到擬合。。
程式收斂方法一般的牛頓高斯方法就可以了。。
最小二乘法是什麼,什麼叫最小二乘法
最小二乘法是一種數學優化技術 它通過最小化誤差的平方和尋找資料的最佳函式匹配。最小二乘法 又稱最小平方法 是一種數學優化技術。它通過最小化誤差的平方和尋找資料的最佳函式匹配。利用最小二乘法可以簡便地求得未知的資料,並使得這些求得的資料與實際資料之間誤差的平方和為最小。最小二乘法還可用於曲線擬合。其他...
最小二乘法三次多項式曲線擬合演算法C實現,該怎麼處理
最小二乘法 x n y n 已知輸入 n輸入點個數 a m 返回m 1次擬合多項 式的m個係數 m 擬合多項式的項數,即擬合多項式的最高次為m 1 dt 3 dt 0 返回擬合多項式與各資料點誤差的平方和,dt 1 返回擬合多項式與各資料點誤差的絕對值之和dt 2 返回擬合多項式與各資料點誤差的絕對...
最小二乘擬合值?是什麼
定義copy6.2 稱為與關於點集的內積。這樣,法方程式可簡寫為,記為,其中 稱為克萊姆行列式,記作。定理6.2 的充要條件是線性無關。證明 若存在使 對此式兩邊分別取與的內積得 這是一個以為未知數的齊次方程組,有非零解的充要條件是係數矩陣行列式等於零,於是的充要條件是方程有全零解,即全為0,所以線...