非线性最小二乘数据拟合

最新推荐文章于 2025-06-03 10:47:52 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-03 10:47:52 发布 · 1w 阅读 · 15 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#算法 #迭代 #matrix #gauss #非线性最小二乘

Introduction

用最小二乘法解决实际问题包含两个基本环节: 

先根据所给资料点的变化趋势与问题的实际背景确定函数，即确定用来拟合未知函数的拟合函数所具有的形式
然后 按最小二乘原则“使残差平方和最小”求最小二乘解出函数形式，即确定函数的待定系数：参数

但在实际问题中所选取的拟合函数经常是双曲线形式、指数函数形式等含待定参数的非线性函数
这将导致求解非线性方程组

Alogrithm




可以知道下一次跌代时使用的bj 为
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
非线性最小二乘法曲线拟合
dsn0606的博客
06-06 1万+
具体细节参见代码： function [beta] = nonLinearSquareFit(X,Y,beta,option) % X,Y 要拟合的数值对，一维向量/矩阵 % beta - 参数初始值以及输出的参数值，一维向量/矩阵 % option - 优化参数 if nargin < 4 option.tolFun = 1.0e-8; % 阈值 option.tolX = 1.0e-8; % 阈值 option.DerivStep = eps^(1/3); %.
非线性回归——非线性函数最小二乘拟合
luolei188的博客
04-19 1万+
多元函数拟合——最小二乘拟合多元函数最小二乘拟合1.1 多元函数线性回归三级目录1.2 多元函数1.3 非线性回归 多元函数最小二乘拟合 1.1 多元函数线性回归 三级目录 1.2 多元函数 1.3 非线性回归 ...
超强！深度学习Top10算法！
最新发布
Gupao123的博客
06-03 851
如果你真的想学习人工智能，请不要去网上找那些零零碎碎的教程，真的很难学懂！你可以根据我这个学习路线和系统资料，制定一套学习计划，只要你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！
非线性最小二乘法拟合问题
10-07
matlab非线性最小二乘法拟合问题的matlab代码对于matlab的学习很有帮助
[数值计算] 数据拟合——非线性最小二乘法
chengde6896383的专栏
12-25 503
https://zhuanlan.zhihu.com/p/83320557
基于LM算法的非线性最小二乘法拟合
10-18
The Levenberg-Marquardt method for nonlinear least squarescurve-fitting problems
最小二乘求解非线性曲线拟合（数据拟合）问题-例程
catzhaojia的博客
12-02 1256
非线性最小二乘求解器-lsqcurvefit，找到求解以下问题的系数 x
非线性最小二乘数据拟合高斯牛顿法.pptx
07-29
"非线性最小二乘数据拟合高斯牛顿法.pptx" 非线性最小二乘数据拟合高斯牛顿法是数据拟合的一种常见方法，该方法通过使用高斯牛顿法来寻找模型参数，使得模型的预测值与实际值之间的差异最小。高斯牛顿法是非线性...
非线性最小二乘数据拟合高斯牛顿法PPT学习教案.pptx
10-03
高斯-牛顿法是实现非线性最小二乘拟合的一种常用算法。在MATLAB环境中，我们可以利用内置函数`nlinfit`来实现这一过程。 在提供的PPT内容中，有两个具体的例子展示了如何使用MATLAB进行非线性最小二乘拟合。第一个...
非线性最小二乘曲线拟合的线性化探究.pdf
11-05
非线性最小二乘曲线拟合的线性化探究 本文总结了非线性最小二乘曲线拟合的方法，包括指数曲线拟合法、饱和指数曲线拟合法、双曲线拟合法等。这些方法是通过非线性最小二乘法的基本思想和一些典型的非线性特征曲线来...
关于Matlab中的线性与非线性最小二乘拟合.docx
10-30
在Matlab中，线性与非线性最小二乘拟合是数据分析和建模中常用的技术，用于寻找数据的最佳函数匹配。最小二乘法的基本思想是通过最小化误差的平方和来确定模型参数，从而使得预测值与实际观测值之间的差异最小。 1....
最小二乘法非线性曲线参数拟合-最小二乘法原理及其MATLAB实现.pdf
08-12
最小二乘法非线性曲线参数拟合-最小二乘法原理及其MATLAB实现.pdf （初学者--我）最近正在研究matlab最小二乘法非线性拟合问题，昨天在论坛里求教，但没有人给予解答。只好自己查找相关文献，觉得其中最有用的一篇论文《最小二乘法原理及其MATLAB实现》（见附件），该文可读性强，初学者容易看懂和模仿。这里，我再补充一些，就是对于多个自变量，lsqcurvefit函数的使用方法，同样采用该文献的待拟合函数，将函数的一个自变量变为多个自变量，即y=a1*x1^2 a2*sin a3*x3^3. 建立脚本文件inputdata.m %inputdata x=[3.6,7.7,9.3,4.1,8.6,2.8,1.3,7.9,10.0,5.4;...    3.6,7.7,9.3,4.1,8.6,2.8,1.3,7.9,10.0,5.4;...    3.6,7.7,9.3,4.1,8.6,2.8,1.3,7.9,10.0,5.4]； y=[16.5,150.6,263.1,24.7,208.5,9.9,2.7,163.9,325.0,54.3]； a0=[0 0 0]； lup=[1 1 1];  % 这里可以不用 ldown=[0 0 0]; 建立函数文件myfun.m function F=myfun x1=x； x2=x； x3=x； F=a*x1.^2 a*sin a*x3.^3； 在GUI输入 >> inputdata >> a=lsqcurvefit Optimization terminated: relative function value changing by less than OPTIONS.TolFun. a =     0.2269    0.3385    0.3021
C#实现最小二乘法非线性拟合
12-30
使用C#的Mathnet类库实现最小二乘法非线性拟合 作者:linbor tinka
非线性最小二乘法Matlab实现
12-28
非线性最小二乘法Matlab实现 f=x(1)*K^x(2)*L^x(3)-b; Cobb-Douglas生产函数
,非线性最小二乘拟合的计算方法，实用型,谢谢合作
11-29
,非线性最小二乘拟合的计算方法，实用型,谢谢合作
MATLAB程序分享求解非线性最小二乘法拟合问题源程序-MATLAB求解非线性最小二乘法拟合问题 源程序代码.rar
08-13
MATLAB程序分享求解非线性最小二乘法拟合问题源程序-MATLAB求解非线性最小二乘法拟合问题 源程序代码.rar 程序代码见附件，拿资料请顺便顶个贴~~ 如果下载有问题，请加我 qq 1530497909，给你在线传
【预测模型】线性最小二乘拟合与非线性最小二乘拟合
Fanjufei的博客
04-11 667
MATLAB提供了两个求非线性最小二乘拟合的函数：lsqcurvefit和lsqnonlin．两个命令都要先建立M文件fun.m，在其中定义函数。曲线拟合用一个比较简单的函数去逼近一个未知的函数，曲线拟合最优的标准采用最小二乘法原理，拟合的结果使得误差的平方和最小。在MATLAB上最常采用polyfit函数来求最小二乘拟合多项式的系数，再用polyval函数求出多项式在所给出点的值；所以，曲线拟合的最小二乘法要解决的问题，实际上就是求以下超定方程组的最小二乘解的问题．。：方程个数大于未知量个数的方程组。
GSL中的非线性最小二乘拟合
yxmlhc的专栏
10-03 1821
非线性最小二乘拟合 本章描述多维非线性最小二乘拟合的函数。求解非线性最小二乘问题一般有两类算法，即行搜索法和信赖域法。GSL目前只实现信赖域法，并为用户提供对迭代中间步骤的完全访问。用户还能够调优一些参数，这些参数会影响算法的底层参数，有助于加快当前特定问题的收敛速度。GSL为非线性最小二乘拟合提供了两个独立的接口。第一个是为小到中等规模的问题设计的，第二个是为非常大的问题设计的，这些问题可能有也可能没有显著的稀疏结构。 头文件gsl_multifit_nlinear.h包含多维非线性拟合函数的...
最小二乘法详解（线性拟合与非线性拟合）
热门推荐
专注 图像处理+模式识别+机器学习+深度学习
12-26 3万+
          监督学习中，如果预测的变量是离散的，我们称其为分类（如决策树，支持向量机等），如果预测的变量是连续的，我们称其为回归。回归分析中，如果只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。对于二维空间线性是一条直线；对于三维空间线性
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值