c实现的指数曲线拟合代码

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博主急需C语言实现的曲线拟合代码。曲线拟合在信息技术领域有诸多应用，如数据分析、算法实现等，希望能得到相关代码以满足需求。
如题，急用，多谢啦
指数函数曲线拟合问题c语言,求助用指数函数拟合一组数据
weixin_39897392的博客
05-21 1060
自我解答一下吧感谢@lipenggg的热心回复。我曾用origin和matlab都没能拟合出来，后来找到了他用的这个软件1stopt，没想到有这么小巧玲珑的国产软件。拟合的函数形式换了一下，不然的话按照上面lipenggg的解答，参数a是10的-66次方，太小了。取函数 y=a+b*exp(cx-d),结果如下：迭代数: 25计算用时(时:分:秒:微秒): 00:00:00:829优化算法: ...
java 拟合曲线_如何通过指数曲线拟合数据
weixin_35756637的博客
02-21 988
我的项目有点问题，因为我有一组数据，我绘制它以获得2条曲线，我想用指数曲线拟合这些图 .这就是我得到的数据：我的脚本如下：mask_G = np.bitwise_and( tbdata['G'] < 99.99, tbdata['GERR'] < 0.2)mask_R = np.bitwise_and( tbdata['R'] < 99.99, tbdata['RERR'] &l...
指数拟合,指数拟合公式,C,C++
09-10
数值分析中指数拟合和C语言程序实现，可以输出最终的函数表达式也可以对数据进行预测。
全面探索曲线拟合算法及其应用
最新发布
weixin_35696112的博客
07-24 884
线性回归是一种统计学中用来预测数据间关系的算法。在机器学习中，线性回归模型被用来预测目标变量（通常表示为Y）和一个或多个解释变量（表示为X）之间的关系。该模型的基本形式是：这里，(Y)是依赖变量，(X_1, X_2, …, X_n)是独立变量，(\beta_0)是截距，(\beta_1, \beta_2, …, \beta_n)是模型参数，而(\epsilon)是误差项。多项式函数是由变量的整数次幂及其系数构成的数学函数。
C++ 数据拟合
05-13
根据温度的原始数据图设出拟合曲线方程，并通过C++编程实现
指数函数曲线拟合问题c语言,MATLAB指数函数曲线拟合出错了
weixin_36349918的博客
05-21 578
谢谢楼上两位的解答！那个问题我已经解决了，不是你们说的那样，错误的原因在于变量不能定义成数值型，因为它是符号型的，最主要的错误是没有生成一个列，我生成一个列之后再把里面的元素改为f(i)就行了。后来我又解决的很多错误，不过现在有个很无语的错误，就是END也会报错？？！！！function [p1,S1]= savepeople(r,e)X=[xlsread('C:\Users\hp\Desktop...
c语言 拟合指数函数的代码,如何找到拟合指数函数的x？
weixin_33700405的博客
05-24 892
fp.append(np.polyfit(train_x, train_y, 2))f.append(np.poly1d(fp))print(np.poly1d(fp))threshold = fsolve(f, 50)上述代码成功找到y = 50的x值。但是当我试图对拟合的指数函数做同样的事情时，我无法理解如何做到这一点。如何找到拟合指数函数的x？def f_exp(x, a, b, c):y ...
Python应用实现双指数函数及拟合代码实例
12-17
待拟合曲线为 y(x) = bepx + ceqx import matplotlib.pyplot as plt x = ([0.05, 0.1, 0.15, 0.2, 0.25, 0.3, 0.35, 0.4, 0.45, 0.5, 0.55, 0.6, 0.65, 0.7, 0.75, 0.8, 0.85, 0.9, 0.95, 1.0]) y = ([0.33, 0.26,...
最小二乘法-曲线拟合-函数拟合-方程拟合-最小二乘法函数拟合python代码-最小二乘法函数拟合C/C++代码
04-10
这是函数拟合（曲线拟合）的代码，代码一共两份，分别采用python语言和C/C++语言进行编写。代码打包成函数形式，可直接调用。代码有测试数据和使用案例，可供参考。代码逻辑清晰，有详细的注释。拟合方法采用行业内...
用C++实现指数拟合方程的算法
weixin_42576467的博客
01-05 827
要用 C 语言实现指数拟合方程的算法，需要按照以下步骤进行： 确定所需的数据。指数拟合方程需要的数据包括至少两组数据，每组数据包含一个自变量和一个因变量。自变量是指可以改变的量，因变量是指随自变量改变而改变的量。 计算幂级数系数。指数拟合方程是一种幂级数函数，可以表示为 y = a0 + a1x + a2x^2 + ... + anx^n。这里，y 是因变量，x 是自变量，a0 到 an 是幂...
高等数值计算最小二乘法多项式、指数函数和冥函数曲线拟合
12-16
分别构造一次、二次、三次最小二乘多项式、指数函数和冥函数，画图并计算平方误差；
c++曲线拟合
05-14
C++曲线拟合，利用最小二乘法实现对曲线的拟合运算
C++ 线性拟合程序
03-17
任意输入五个点做线性拟合，输出拟合方程与拟合度。 简单修改之后即可以做多个点的拟合
离散点的C++多项式曲线拟合函数
01-24
其中包含部分原始数据，直接运行即可。
python数据分析之曲线拟合（3）：指数函数拟合
热门推荐
碧海蓝天
11-15 3万+
引入 指数形式的曲线也是工程实践中经常遇到的。比如指数衰减。 处理流程 获取实验数据x, y 利用scipy.optimize.curve_fit()进行指数函数拟合。 curve_fit本质是提供一个目标函数和初值，通过优化算法去搜索出最佳的拟合参数。可以提供一个初值，使得拟合更快更准。 得到拟合出的系数，进行后续的数据处理。 实例 已知一组类似指数衰减数据，形如:y=a0ex/a1+a2y = a_0e^{x/a_1}+a_2y=a0​ex/a1​+a2​，需拟合出系数。 import numpy
Python04 直线拟合 多项式曲线拟合 指数曲线拟合(附代码)
weixin_42970036的博客
09-26 2553
1. 实验结果 （1）在定义的类中设置已知的函数值列表为： （2）在 test.py 中选择直线拟合： 输出：拟合的直线函数及图像； （3）选择多项式曲线拟合： 输入：多项式拟合函数的次数； 输出：拟合的多项式函数及图像； ①二次多项式函数 ②三次多项式函数 ③四次多项式函数 （3）选择指数曲线拟合： 输出：拟合的指数函数及图像； 2. 代码 test.py from class4 import fitting fitting = fitting() # 实例化 # 选择方法，根据所选方法
matlab 曲线拟合小记
cenzmin的专栏
06-01 2298
在matlab中经常需要对数据进行曲线拟合，如最常见的多项式拟合，一般可以通过cftool调用曲线拟合工具（curve fit tool），通过图形界面可以很方便的进行曲线拟合，但是有些时候也会遇到不方便用图形工具。因此这里简单的记下两种常用的拟合方法。 1 多项式拟合（polyfit和polyval） polyfit可以对数据进行拟合（自定义用几次多项式），返回相应的参数，然后用po
c语言程序拟合曲线图,曲线拟合C语言程序.doc
weixin_26874745的博客
05-20 1933
#include#includevoid nihe();void gs();void main(){int i,j,m,n;float o[50];float x[50] , y[50] ,a[50][50];printf("输入数据节点数 n = ",n);scanf("%d",&n);for( i=1;i<=n;i++){printf(" i = %d\n",i)...
C语言实现指数曲线拟合求参方法
05-24
指数曲线拟合是一种常见的数据拟合方法，可以用于描述一些生长或衰减趋势的规律。在C语言中，可以通过调用数学库函数来实现指数曲线拟合求参方法。 以下是一种简单的指数曲线拟合求参方法的实现思路： 1. 定义指数曲线模型：y = a * exp(b * x) 2. 定义误差函数：使用最小二乘法，计算模型预测值与实际值之间的误差平方和 3. 使用梯度下降法或牛顿迭代法等数值优化方法，求解误差函数的最小值，得到模型参数a和b的估计值 4. 利用估计值，计算模型拟合的曲线，对数据进行拟合和预测 下面是一个简单的C语言示例代码： ```c #include <stdio.h> #include <math.h> #define MAX_DATA_NUM 1000 double data_x[MAX_DATA_NUM]; double data_y[MAX_DATA_NUM]; int data_num = 0; void read_data() { // 读取数据 FILE* fp = fopen("data.txt", "r"); while (fscanf(fp, "%lf%lf", &data_x[data_num], &data_y[data_num]) != EOF) { data_num++; } fclose(fp); } double exp_func(double x, double a, double b) { // 计算指数曲线模型 return a * exp(b * x); } double error_func(double a, double b) { // 计算误差函数 double error = 0; for (int i = 0; i < data_num; i++) { double y_pred = exp_func(data_x[i], a, b); error += pow(y_pred - data_y[i], 2); } return error; } void gradient_descent(double* a, double* b, double alpha, int max_iter) { // 使用梯度下降法求解误差函数最小值 double a_new, b_new; for (int i = 0; i < max_iter; i++) { double grad_a = 0, grad_b = 0; for (int j = 0; j < data_num; j++) { double y_pred = exp_func(data_x[j], *a, *b); grad_a += 2 * (y_pred - data_y[j]) * exp(*b * data_x[j]); grad_b += 2 * (y_pred - data_y[j]) * (*a) * data_x[j] * exp(*b * data_x[j]); } a_new = *a - alpha * grad_a; b_new = *b - alpha * grad_b; *a = a_new; *b = b_new; } } int main() { // 读取数据 read_data(); // 初始化模型参数a和b double a = 1.0, b = 1.0; // 使用梯度下降法求解模型参数 double alpha = 0.0001; int max_iter = 10000; gradient_descent(&a, &b, alpha, max_iter); // 输出模型参数和误差 printf("a=%lf, b=%lf, error=%lf\n", a, b, error_func(a, b)); return 0; } ``` 注意，这里的示例代码中使用了梯度下降法来求解误差函数最小值，但由于指数曲线模型的非凸性，可能会存在局部最优解。在实际应用中，可以使用更高级的优化算法，例如拟牛顿法、共轭梯度法等，来提高模型的拟合精度和收敛速度。
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