matlab中模型函数计算出 Inf,拟合无法继续。请尝试使用或收紧系数的上界和下界。

在MATLAB中使用cftool进行曲线拟合后,若导出函数计算出Inf导致拟合无法继续,可以尝试调整参数约束的上界和下界。根据拟合函数的特征设定参数的实际范围,例如0-1之间,这样能避免Inf的出现并使拟合顺利进行。

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使用matlab中曲线拟合器(cftool)进行曲线拟合后,导出函数在调用后会出现

模型函数计算出 Inf,拟合无法继续。
请尝试使用或收紧系数的上界和下界,
报错,拟合无法继续进行。

解决办法:根据拟合的函数曲线大概确定参数的取值范围,将cftool中参数约束的取值范围-inf-inf改成对应的确定的数字,再次运行导出函数,然后使用导出函数时就对了。

比如我此次拟合的三个参数取值范围都在0-1之间,在cftool中修改后就可以用了。

 

 

### MATLAB `fit` 函数处理模型函数计算 Inf解决方案 当使用 MATLAB 中的 `fit` 函数进行数据拟合时,如果遇到模型函数返回无穷大 (`Inf`) 值的情况,这通常会使得拟合过程无法正常完成。为了有效解决这一问题,可以采取调整系数下界的策略。 #### 设置合理的初始参数范围 通过合理设置待估参数的上下限来防止优化过程中现不合法数值是一个有效的手段。具体操作是在调用 `fit` 者其他拟合工具箱中的命令之前,在图形界面 (GUI) 如 cftool 中手动设定这些边界条件将它们作为输入参数传递给相应的函数[^2]。 对于自动化的脚本编写而言,则可以在定义选项结构体时指定界限: ```matlab opts = fitoptions('Method','NonlinearLeastSquares'); % 设定具体的上下界值代替默认的-infinf无限区间 opts.LowerBound = [lower_bound_values]; % 替换为实际使用下界向量 opts.UpperBound = [upper_bound_values]; % 替换为实际使用上界向量 ``` 这里需要注意的是,所选区间的选取应当基于对目标函数特性的理解以及可能存在的物理意义限制;过宽不当的选择可能会导致求解器难以找到合适的最优解路径甚至陷入局部极小值陷阱。 #### 使用更稳健的方法初始化猜测值 除了直接修改边界外,还可以考虑改进初值估计方法以提高收敛成功率并减少溢风险。例如利用先验知识者其他辅助算法得到较为接近真实情况的第一步近似解,从而引导后续迭代更快更好地达到全局最优点附近区域。 最后提醒一点,有时候即使做了上述努力仍然会现异常状况,这时不妨检查一下原始数据是否存在极端异常点影响整体趋势判断,必要时对其进行预处理去除干扰因素后再试一次完整的流程。
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