Matlab优秀的非线性曲线拟合方法

最新推荐文章于 2023-12-24 20:32:27 发布
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文章标签： matlab 算法 开发语言
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本文介绍了Matlab中三种非线性曲线拟合方法：顶点搜索法、遗传算法和Levenberg-Marquardt算法。通过示例代码展示了如何在Matlab中应用这些方法进行曲线拟合，以帮助从数据中推导模型并预测未知变量。

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Matlab优秀的非线性曲线拟合方法

非线性曲线拟合是一项重要的数学任务，可以帮助我们从数据中推导出适当的模型，并预测未知的变量。Matlab作为一种流行的科学计算工具，提供了各种强大的工具和函数来进行非线性曲线拟合。本文将介绍几种万能实用的非线性曲线拟合方法，并提供相应的源代码示例。

1. 顶点搜索法

顶点搜索法（Vertex Search）是一种简单而有效的非线性曲线拟合方法。它通过在参数空间内以一定的步长搜索，并计算对应模型的残差平方和（RSS）来寻找最佳拟合参数。以下是一个使用顶点搜索法进行曲线拟合的示例代码：

% 定义目标函数
fun = @(x, t) x(1
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Matlab 强大且实用的非线性曲线拟合方法
ByteKnight的博客
09-14 652
在数据分析和模型拟合中，非线性曲线拟合是常见的任务之一。通过上述示例代码，你可以根据自己的需求选择适合的非线性曲线拟合方法，并轻松地在 Matlab 中应用这些方法。这些方法提供了灵活性和准确性，可以帮助你在数据分析和建模过程中获得准确的拟合结果。最小二乘法是一种常见的拟合方法，用于找到最佳拟合曲线与实际观测数据之间的最小误差。非线性最小二乘法拟合是一种更通用的拟合方法，可以适用于各种非线性函数。递归最小二乘法是一种用于在线拟合的方法，可以方便地处理实时数据。函数可以用于非线性最小二乘法拟合。
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matlab拟合非线性和线性代码
11-26
首先对于函数进行分析：该函数是一个比较强的非线性函数，所以不能用一般的最小二乘法来进行拟合，如过一定要用最小二乘法，则A必须是已知的，再利用最二乘法进行拟合，附程序2.
使用MATLAB对非线性函数进行拟合
最新发布
qq_50749196的博客
12-24 3692
这里我准备了12组数据，数据越多拟合的准确度越高。
用matlab实现非线性曲线拟合
sanqima的专栏
04-17 1万+
用matlab来进行曲线拟合
Matlab：非线性曲线拟合
albon arith
08-01 2014
% Assume you determined xdata and ydata experimentally function logistic_renkou clc clear all xdata = [1790 1800 1810 1820 1830 1840 1850 1
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01-14 804
%matlab 非线性曲线拟合， nlinfit & lsqcurvefit & lsqnonlin；%x0 初始向量%p 表达式参数变量xdata = [0.25 0.5 0.75 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16];ydata = [30 68 75 82 82 77 68 68 58 51 50 41...
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