求matlab三元非线性拟合 [问题点数:50分]

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matlab拟合非线性和线性代码
首先对于函数进行分析:该函数是一个比较强的<em>非线性</em>函数,所以不能用一般的最小二乘法来进行<em>拟合</em>,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<em>拟合</em>,附程序2.
Matlab学习手记——非线性数据拟合:nlinfit和lsqcurvefit
目的:通过一个实例了解Matlab的数据<em>拟合</em>函数nlinfit和lsqcurvefit的使用。 结果图      具体数值 p = 0.3000 50.0000 0.4000 200.0000 0.3000 800.0000 p1 = 0.3267 48.3589 0.4030 226.6525 0.2838 809.6680 p2 =...
Matlab线性拟合非线性拟合
线性<em>拟合</em> 已知如下图像的x,y坐标,x = [1.0, 1.5, 2.0, 2.5, 3.0],y = [0.9, 1.7, 2.2, 2.6, 3.0],如何用一条直线去<em>拟合</em>下列散点? 代码: x = [1.0, 1.5, 2.0, 2.5, 3.0]'; y = [0.9, 1.7, 2.2, 2.6, 3.0]'; a = polyfit(x,y,1) % a会返回两个值,[斜...
matlab 万能实用的非线性曲线拟合方法
        在科学计算和工程应用中,经常会遇到需要<em>拟合</em>一系列的离散数据,最近找了很多相关的文章方法,在这里进行总结一下其中最完整、几乎能解决所有离散参数<em>非线性</em><em>拟合</em>的方法   第一步:得到散点数据 根据你的实际问题得到一系列的散点 例如: x=[3.2,3.6,3.8,4,4.2,4.8,5,5.4,6.2,6.4,6.6,6.9,7.1]';%加上一撇表示对矩阵的转置 y=[0....
matlab lsqcurvefit 非线性拟合
<em>非线性</em>曲线<em>拟合</em>是已知输入向量xdata和输出向量ydata,并且知道输入与输出的函数关系为ydata=F(x, xdata),但不知道系数向量x。今进行曲线<em>拟合</em>,求x使得输出的如下最小二乘表达式成立: 例 1 <em>拟合</em>如下<em>非线性</em>函数 函数曲线如下所示。 fit_fun.m function diff = fit_fun(param, X) a = param(1); m = pa...
Matlab 非线性回归
Matlab <em>非线性</em>回归的小程序和例子。
matlab求解非线性方程组
<em>matlab</em>求解<em>非线性</em>方程组代码,用不动点迭代法,用牛顿法法,离散牛顿法法,牛顿-雅可比迭代法,牛顿-SOR迭代法,牛顿下山法,两点割线法,拟牛顿法等方法求<em>非线性</em>方程组的一个根。
基于Matlab的多元非线性回归模型
关于如何使用Matlab构建多元<em>非线性</em>回归模型在数学建模中有许多情况需要用到多远<em>非线性</em>回归
MATLAB求解非线性最小二乘法拟合问题 源程序代码
MATLAB求解<em>非线性</em>最小二乘法<em>拟合</em>问题 源程序代码
Matlab对指定参数的曲线进行非线性拟合
Matlab<em>拟合</em>曲线的方式 Matlab<em>拟合</em>曲线的方式有很多种,有三次样条插值、线性插值、多项式<em>拟合</em>等等。多项式<em>拟合</em>由于函数由f(x)=anxn+an−1xn−1+...+a1x+a0f(x)=a_nx^n+a_{n-1}x^{n-1}+...+a_1x+a_0f(x)=an​xn+an−1​xn−1+...+a1​x+a0​组成,若采用最小二乘法<em>拟合</em>,对于参数KaTeX parse error:...
MATLAB教学视频:详解数据拟合的MATLAB实现(非线性拟合
本期视频时长约106分钟,通过两个具体的应用案例,深入地解读了MATLAB<em>非线性</em><em>拟合</em>函数lsqcurvefit的具体用法;生动地讲解了局部最优解的基本概念;对<em>拟合</em>效果的数学评价进行了MATLAB代码实
Matlab学习手记——Matlab非线性数据拟合:高斯牛顿法
函数功能:高斯牛顿法实现<em>非线性</em>数据<em>拟合</em>。 代码 clear;clc; M=1000; Te=20; % 模型 t=Te*(1:M)'; load noise; % 噪音可自己添加 Et1=0.4*exp(-t/50)+0.6*exp(-t/200); Et2=0.4*exp(-(t/50).^2)+0.6*exp(-t/200); Et3=0.3*exp(-t/50)+0.4*exp(-t/...
第七讲-matlab实现非线性拟合
第七讲-<em>matlab</em>实现<em>非线性</em><em>拟合</em>课件
Matlab 线性拟合 & 非线性拟合
使用Matlab进行<em>拟合</em>是图像处理中线条变换的一个重点内容,本文将详解Matlab中的直线<em>拟合</em>和曲线<em>拟合</em>用法。 关键函数: fittype Fit type for cu
关于Matlab中的线性与非线性最小二乘拟合
1、线性最小二乘<em>拟合</em>rn最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术,其通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法通过变量的数据来描述变量之间的相互关系。例如通过描述x、y之间的相互关系。rn常见的多项式<em>拟合</em>曲线有:直线、多项式、双曲线、指数曲线。Matlab中的最小二乘函数:P=poly
3元1次最小二乘拟合
使用fortran的最小二乘<em>拟合</em>,X1,X2,X3为参数,Y为对应行值
matlab非线性拟合所碰到的问题
函数的<em>拟合</em>(从一个博客看到主要用这两种函数)n格式:lsqcurvefit(f,a,x,y)        nlinfit(x,y,f,a)nlsqcurvefit(f,a,x,y)解决<em>非线性</em>最小二乘回归问题nnnlinfit(x,y,f,a)解决<em>非线性</em>最小二乘回归问题nnnn在函数<em>拟合</em>的过程中遇到一些问题总结一下,希望能帮到需要的人n问题一:错误使用*内部矩阵维度必须一致n解
matlab非线性拟合
<em>matlab</em><em>非线性</em><em>拟合</em><em>matlab</em><em>非线性</em><em>拟合</em><em>matlab</em><em>非线性</em><em>拟合</em><em>matlab</em><em>非线性</em><em>拟合</em>
一元非线性回归-多项式函数拟合
推导过程:n     1. 设<em>拟合</em>多项式为:n          nn     2. 各点到这条曲线的距离之和,即偏差平方和如下:n          nn     3. 为了求得符合条件的a值,对等式右边求ai偏导数,因而我们得到了:
matlab读取大量文件及MATLAB处理变参数多元非线性方程组
关于<em>matlab</em>读取大量文件及MATLAB处理变参数多元<em>非线性</em>方程组n循环读取大量文件n前段时间用MATLAB处理txt文件时遇到了一个问题,由于txt文件太多因此需要做成循环来依次处理500(实际上有5000多个)多个txt文件。最主要的问题是fopen的参数是不能含有变量的而且它又不能一次性处理多个文件。所以要想循环处理多个txt文件还是必须在文件名上进行改变。n另外首先txt文件名必须
非线性/线性函数拟合 Matlab nlinfit
欢迎使用Markdown编辑器写博客nn本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来,用它写博客,将会带来全新的体验哦:nnnMarkdown和扩展Markdown简洁的语法n代码块高亮n图片链接和图片上传nLaTex数学公式nUML序列图和流程图n离线写博客n导入导出Markdown文件n丰富的快捷键nnnnnnn快捷键nnn加粗 Ctrl + B n斜体 Ctrl + I...
Machine Learning 之Logistic回归算法中最小二乘法的Matlab曲线拟合
Machine Learning 之Logistic回归算法中最小二乘法的Matlab曲线<em>拟合</em>逻辑回归是机器学习(Machine Learning)中常见的机器学习算法,在处理逻辑回归(Logistic Regression)离散数据点集时,最常用的算法是最小二乘法。古代欧洲没有“平方”的叫法,“二乘”其实就是平方。逻辑回归是相对于线性回归而言,线性回归可以较好<em>拟合</em>连续值。但是现实世界中的数据样本
python 来搞定 非线性方程组和最小二乘拟合问题
scripy 中的optimize 真的处理数学问题,非常爽,以后再也不用算了n%matplotlib inlinenimport pylab as plnimport numpy as npnn<em>非线性</em>方程组求解n{5x1+3=04x02−2sin(x1x2)=0x1x2−1.5=0n\left\{ n \begin{array}{c}n 5x_1+3=0 \\ n ...
Matlab学习手记——非线性拟合方法:压缩因子粒子群算法
目的:采用压缩因子粒子群算法实现双指数<em>拟合</em>。nnnfunction x_opt = PSO_ExpFit2(t, Et)n%{n函数功能:压缩因子粒子群算法实现指数<em>拟合</em>:y = a1*exp(-x/b1) + a2*exp(-x/b2) + cn输入:n t:自变量;n Et:因变量;n输出:n x_opt:最优解;n调用格式:nclear;clc;nt = 0.2*(1:3000)';nd...
matlab非线性拟合程序代码
本程序可以直接用于进行<em>拟合</em>
MATLAB求解非线性方程组
function y=f_sb(x) %构造线性方程组np=1025;ng=9.8;ny(1)=-p*g*x(1)*pi+12000+sin(x(2))*x(3);ny(2)=-x(3)*cos(x(2))+0.625*pi*(2-x(1))*x(4)*x(4);nny(3)=-x(3)*sin(x(2))-pi*0.025*0.025*p*g+100+x(5)*sin(x(6));ny(4)=-
【机器学习】基于蚁群算法的多元非线性函数极值寻优
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MATLAB求解非线性最小二乘法拟合问题
MATLAB求解<em>非线性</em>最小二乘法<em>拟合</em>问题 部分源码 clear;clc;close all A0=[1 1]; A=lsqnonlin('jscs',A0); disp('配偶参数A:') disp(A)
高斯牛顿迭代求解非线性回归问题
解决的问题:已知函数:, 数据X=[1.0,2.0,3.0,4.0,5.0]'; Y=[15.0,21.656,27.928,34,39.944]'; 求参数 b c d。该问题属于<em>非线性</em>回归,不能直接使用最小二乘或梯度下降法求解。但可以使用高斯牛顿法迭代求解。rn首先将b c d 作为变量泰勒展开得。。。。。。。懒得写了。。。。。代码copy:rnclcnclearn%训练数据nx=[1.0,2
使用matlab进行非线性方程组求解
今天,恰好遇到使用<em>matlab</em>进行了<em>非线性</em>方程组的求解。n情况是,一些无法手动表示,推导的方程组,比如像超越方程这种,可以用<em>matlab</em>进行直接求值,这在一些需要仿真数据的场景比较有用。n环境:<em>matlab</em>2015an函数:Symbolic Math Toolbox里面的sym和solve函数。其中sym在第一个红框中,solve在第二个红框中。nnnnnnnnn1.sol
matlab做三维线性拟合(多元线性回归,准确来说不叫插值)
<em>matlab</em>三维<em>拟合</em>(多元线性回归)rn问题描述rn今天同学问了我一个问题,大概意思是给了你三列输入数据,一列输出数据,想用一个线性超平面做一个最小二乘<em>拟合</em>(注意这里不能叫插值)。rn一点思考rn刚听到这个问题,同学说的是做插值,说想要做一个插值,这种说法不准确的,不想说回归的话,你可以说这是一个<em>拟合</em>。插值和<em>拟合</em>的区别在哪呢?插值要求你做出来的函数(比如说多项式插值)要经过所有给定的数据点,而<em>拟合</em>只要求尽...
matlab与BP神经网络拟合非线性函数
背景介绍在实际工程应用中会遇到一些复杂的<em>非线性</em>系统,这些系统方程复杂,难以用数学方法建模。在这种情况下,可以使用BP神经网络表达这些<em>非线性</em>系统。该方法把位置系统看成是一个黑箱,首先用系统输入输出数据训练BP神经网络,使网络能够表达该未知函数,然后用训练好的BP神经网络预测系统输出。本届<em>拟合</em>的<em>非线性</em>函数为图像如下计算过程       基于BP神经网络的<em>非线性</em>函数<em>拟合</em>算法流程可以分为BP神经网络构建、...
非线性最小二乘法拟合问题
<em>matlab</em><em>非线性</em>最小二乘法<em>拟合</em>问题的<em>matlab</em>代码对于<em>matlab</em>的学习很有帮助
MATLAB 线性拟合 决定系数R2求解
线性<em>拟合</em>之后总是需要求解决定系数R2,网上找了一下发现没啥靠谱的中文回答。还是老外的方法比较靠谱。 n线性<em>拟合</em>求解决定系数
使用MATLAB进行多元非线性回归——nlinfit函数的使用
帮我对象做数据分析时遇到的问题,发现网上<em>matlab</em>多元<em>非线性</em>回归例子很少,写下来这篇用作参考nn使用beta= nlinfit(x, y, model, beta0) nn——x为自变量,可以是多个自变量nn——y为因变量,只能由一个nn——model是函数模型nn——beta0要求系数的初值nn例子:nn假定一个回归模型y = beta1*x1^3 + beta2*x2^2 + beta3*l...
matlab:无约束非线性规划函数
fminunc() nfminsearch()nn%用于求解无约束<em>非线性</em>规划的函数有:fminsearch和fminunc,用法介绍如下。 n%fminsearch函数 n%x=fminsearch(fun,x0) n%x=fminsearch(fun,x0,options) n%x=fminsearch(fun,x0,options,p1,p2,…) n%[x,fval]=fminsearch(
BP神经网络的非线性系统建模_非线性函数拟合的MATLAB代码
BP神经网络的<em>非线性</em>系统建模_<em>非线性</em>函数<em>拟合</em>的<em>matlab</em>代码,可以直接运行!
利用nlinfit函数实现数据非线性拟合
 nnnn所谓“<em>拟合</em>”,指的是在已有一组实验数据的前提下,研究这组数据有怎样的函数关系——最终结果是从这一组看似漫无规律的数据点中“找出”能用数学表达式表示的规律。nn用数学语言描述的<em>拟合</em>定义如下:nnnn一个典型的数据<em>拟合</em>过程包括以下几个步骤:nn有一组实验/实测数据;n 根据数据,猜测其有怎样的发展规律(例如总趋势是指数增长还是对数下降?),并写出一个含有待定系数的数学表达式;n 利用MATL...
使用TensorFlow拟合三元函数
定义<em>三元</em>函数w(x,y,z)=exp(x)+y^2+sqrt(z),输入100组数据作为训练集,另取20组数据作为测试集。代码如下:nnnimport tensorflow as tfnimport numpy as npnimport xlrdnnndef ReadData():n book = xlrd.open_workbook(&quot;E:\\1_temp\\data.xls&quot;)n ...
巧妙地进行非线性拟合——非线性拟合转化为线性拟合
1.  前言(不在意来龙去脉的可忽略不看)对于多项式函数,可以用最小二乘法求得精确的<em>拟合</em>结果,使得<em>拟合</em>函数具有全局最优的<em>拟合</em>误差;对于某些<em>非线性</em>函数,如指数函数y=e^(ax+b),也可以对函数转化后,求得精确的<em>拟合</em>结果,如上述指数函数可转化为x=(ln y)/a -b/a,同样可以求得具有全局最优<em>拟合</em>误差的<em>拟合</em>函数。上述函数都可以用MATLAB的regress函数或者polyfit函数求得最优的...
非线性最小二乘法Matlab实现
<em>非线性</em>最小二乘法Matlab实现 f=x(1)*K^x(2)*L^x(3)-b; Cobb-Douglas生产函数
基于Matlab的BP神经网络在非线性函数拟合中的应用
本图文详细介绍了如何利用Matlab神经网络工具箱实现BP神经网络对<em>非线性</em>函数的<em>拟合</em>。
lstopt5非线性数据处理软件
1stOpt(First Optimization)是七维高科有限公司(7D-Soft High Technology Inc.)独立开发,拥有完全自主知识产权的一套数学优化分析综合工具软件包。在<em>非线性</em>回归,曲线<em>拟合</em>,<em>非线性</em>复杂工程模型参数估算求解等领域傲视群雄,首屈一指,居世界领先地位。除去简单易用的界面,其计算核心是基于七维高科有限公司科研人员十数年的革命性研究成果【通用全局优化算法】 (Universal Global Optimization - UGO),该算法之最大特点是克服了当今世界上在优化计算领域中使用迭代法必须给出合适初始值的难题,即用户勿需给出参数初始值,而由1stOpt随机给出,通过其独特的全局优化算法,最终找出最优解。以<em>非线性</em>回归为例,目前世界上在该领域最有名的软件工具包诸如OriginPro,Matlab,SAS,SPSS,DataFit,GraphPad,TableCurve2D,TableCurve3D等,均需用户提供适当的参数初始值以便计算能够收敛并找到最优解。如果设定的参数初始值不当则计算难以收敛,其结果是无法求得正确结果。而在实际应用当中,对大多数用户来说,给出(猜出)恰当的初始值是件相当困难的事,特别是在参数量较多的情况下,更无异于是场噩梦。而1stOpt凭借其超强的寻优,容错能力,在大多数情况下(大于90%),从任一随机初始值开始,都能求得正确结果。 。
matlab求解全局最优(初步介绍)
这里可以看到全局优化的一些经典算法举例<em>matlab</em>两个工具箱的比较最左上角是求解器的选项,可以在此选择不同的算法求解,不同的求解器需要输入的参数也各不相同。打开<em>matlab</em>的帮助文档,在User’s Guide–>Setting Up an Optimization–>Choosing a Solver可以了解不同求解器的使用条件。下面介绍<em>matlab</em>的各种求解器MultiStart n并行计算
非线性最小二乘】梯度下降法,牛顿法、高斯-牛顿迭代法
---------------------梯度下降法-------------------梯度的一般解释:nf(x)在x0的梯度:就是f(x)变化最快的方向。梯度下降法是一个最优化算法,通常也称为最速下降法。nn假设f(x)是一座山,站在半山腰,往x方向走1米,高度上升0.4米,也就是说x方向上的偏导是 0.4;往y方向走1米,高度上升0.3米,也就是说y方向上的偏导是 0.3;这样梯度方向就是 ...
最优化理论·非线性最小二乘
最优化理论·<em>非线性</em>最小二乘标签(空格分隔): 数学n <em>非线性</em>最小二乘问题是椭圆<em>拟合</em>中最易遇到的优化问题,本文主要对<em>非线性</em>二乘的基本分析做简单介绍n1. 什么是最小二乘问题目标函数能够写为m个函数平方和的优化问题 n其中,每个函数fi(x)f_i(x)都是待优化向量xx的函数。2.<em>非线性</em>最小二乘问题n当fi(x)f_i(x)是关于xx的<em>非线性</em>函数时,即为<em>非线性</em>优化问题n此时,需要利用Taylor一阶
MATLAB教学视频:详解数据拟合的MATLAB实现(线性拟合
本期视频时长约85分钟,通过三个具体的应用案例,详细地讲解了<em>拟合</em>的数学定义,使用<em>拟合</em>方法必备的两个基本条件;重点讲解了使用MATLAB实现线性<em>拟合</em>和多项式<em>拟合</em>的具体步骤和方法,并对典型函数的线性化处理方法,做了详细的介绍。
线性和非线性方程以及常微分方程求解器Polymath Pro 6.0
用于求解线性和<em>非线性</em>代数方程组和常微分方程组,也可以进行数据<em>拟合</em>
Matlab学习手记——非线性拟合的信頼域方法
n 信頼域原理n n    常规的线搜索方法,选定一个初始点,产生一个位移方向(搜索方向,如梯度方向),然后确定位移长度(搜索长度),以此来更新初始点位置。 信頼域方法,给定一个“信頼域半径”作为位移长度,并以当前迭代点为中心,以此“上界”为半径确定一个称之为“信頼域”的闭球区域;然后通过求解“信頼域子问题”(目标函数的二次近似模型)的最优解来确定“候选位移”;若候选位移能使目标函数有充分的下降量...
python3 21.用keras进行简单的非线性回归 学习笔记
文章目录前言一、构建<em>非线性</em>模型数据二、构建<em>非线性</em>回归线n前言n&nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp;计算机视觉系列之学习笔记主要是本人进行学习人工智能(计算机视觉方向)的代码整理。本系列所有代码是用python3编写,在平台Anaconda中运行实现,在使用代码时,默认你已经安装相关的python库,这方面不做多余的说明。本系列所涉及的所有代码和资料可在我的github上下载到,git...
matlab多项式与非多项式拟合
<em>拟合</em>标准:rn(1)原始数据向量与<em>拟合</em>向量之间的距离最小,该距离的度量一般使用误差平方和表示,即均方误差:R=||Q-Y||22rn(2)当均方误差最小时,说明构造的<em>拟合</em>向量与原始向量最为接近,这种曲线<em>拟合</em>的方法称为最小二乘法rn(3)计算均方误差最小时的<em>拟合</em>系数,可以通过微积分中求解极值的方法实现rn rn多项式<em>拟合</em>rn(1)  多项式<em>拟合</em>在matlib中可以使用ployfit函数求解多项式系数
线性、非线性拟合 matlab源程序
线性、<em>非线性</em><em>拟合</em> <em>matlab</em>源程序。数学建模或其他工作时都用到<em>拟合</em>,在这里共享大概15个<em>拟合</em>的程序,涵盖线性和<em>非线性</em>,供大家学习讨论!
BP神经网络的非线性曲线拟合和预测(未完)
BP神经网络的<em>非线性</em>曲线<em>拟合</em>和预测(未完)
Matlab学习手记——基于最小二乘的非线性拟合问题
用一个实例来理解基于最小二乘的<em>非线性</em><em>拟合</em>问题。nn原理部分nnnn代码部分nnnclear; clc;nM = 2000;nt = 0.3 * (1 : M)';nrng('default');nratio = 10;nnoise = ratio * randn(M, 1);nEt = 1000 * exp(-t / 50) + 10 + noise;np1 = LSFittingT2Free(t...
数值分析matlab学习第一课---Matlab拟合曲线
一、(1)已知数据如下:x 1.0 1.4 1.8 2.2 2.6 y 0.931 0.473 0.297 0.224 0.168 求形如<em>拟合</em>函数。解:y1=polyfit(x,y,N)函数的说明:这里函数polyfit第一个参数传递的是<em>拟合</em>数据的自变量,第二个参数是因变量,第三个参数是<em>拟合</em>多项式的阶数,这个由我们给定。如下图。我们可以给定不同的N,运用不同的多项式进行<em>拟合</em>。多...
非线性最小二乘求解方法
总结: nhttp://blog.sina.com.cn/s/blog_a29eae2b0102whjp.html
MATLAB——求解无约束非线性函数的最小值
本代码主要利用MATLAB工具实现MATLAB——求解无约束<em>非线性</em>函数的最小值,简单明了,易于理解
python利用scipy的optimize实现非线性最小二乘算法进行球心拟合
python利用scipy的optimize实现<em>非线性</em>最小二乘算法进行球心<em>拟合</em>
BP神经网络的非线性系统建模以及matlab神经网络工具箱的使用
在所有的关系中,数学公式的线性表达是对那些规律性数据的预测统计、而<em>非线性</em>关系的数据,数学方程式只能通过多个参数尽可能模拟数据曲线,神经网络的<em>非线性</em><em>拟合</em>能力不仅在于参数多还在于激活函数的<em>非线性</em>表达。以<em>拟合</em><em>拟合</em>的<em>非线性</em>函数为:为例:BP神经网络的任务就是构建训练一个黑盒子,通过输入数据的有监督训练将盒子里的组机制结构能得到优化。模型结构2-5-1;输入2个隐层5个输出1个。过程分为建模-训练-预测。
基于LM算法的非线性最小二乘法拟合
The Levenberg-Marquardt method for nonlinear least squarescurve-fitting problems
logistic人口模型Matlab数据拟合
大家可以直接将数据套进去就行了,但愿对你的多组数据求解有帮助。
非线性最小二乘问题之Levenberg-Marquardt Method
1.什么是<em>非线性</em>最小二乘问题所谓“<em>非线性</em>最小二乘优化问题”就是指:目标函数是<em>非线性</em>函数平方和,具体形式为: n可以看到,目标函数为n个函数平方和2.如何求解<em>非线性</em>最小二乘问题LM算法是求解<em>非线性</em>最小二乘问题的一个很稳定的方法,实际应用中经常使用,之前都是自己编写程序,今天偶然发现<em>matlab</em>居然自带了LM优化算法3.Matlab中的LM算法函数<em>matlab</em>提供了一个求解<em>非线性</em>最小二乘问题的优化函数l
matlab非线性拟合ppt
<em>matlab</em><em>非线性</em><em>拟合</em>课件,教你怎样熟练运用<em>matlab</em>进行<em>非线性</em><em>拟合</em>处理
多元非线性回归分析源代码
数学工具,用于多元<em>非线性</em>回归分析,包含源代码,适用于源代码的学习和数学工具的使用
2.牛顿迭代求解二元非线性方程组
之前想通过矩阵求拟解决坐标转换(想着和截取晶体平面思路差不多),事实很快就意识到错了。遂考虑确定三个不在同一直线的特殊点确定空间,然后其他点根据到这三点的距离固定这一思路,求出其他原子坐标的准确位置,就是求解<em>三元</em>二次方程。<em>非线性</em>方程牛顿迭代是主要方法,一元多次较好解决,很顺利(得益于大学数学前两本书翻得比较透彻,多年之后印象依然深刻),主要考虑多元多次。翻了翻徐士良的书籍,又找了一本《Visual...
matlab 万能实用的线性曲线拟合方法
在科学计算和工程应用中,经常会遇到需要<em>拟合</em>一系列的离散数据,最近找了很多相关的文章方法,在这里进行总结一下其中最完整、几乎能解决所有离散参数线性<em>拟合</em>的方法nnnnn第一步:得到散点数据nn根据你的实际问题得到一系列的散点nn例如:nnx=[3.2,3.6,3.8,4,4.2,4.8,5,5.4,6.2,6.4,6.6,6.9,7.1]';%加上一撇表示对矩阵的转置 ny=[
最小二乘法曲线拟合matlab
n(1)nnnnHu.mnfunction a=hu(x,y,m)nS = zeros(1,2*m+1);nT = zeros(m+1,1);nfor k = 1:2*m+1n S(k) = sum(x.^(k-1));nendnfor k = 1:m+1n T(k) = sum(x.^(k-1).*y);nendnA = zeros(m+1,m+1);na= zeros(m+1,1...
最小二乘法曲线拟合以及Matlab实现
最小二乘法曲线<em>拟合</em>以及Matlab实现nn在实际工程中,我们常会遇到这种问题:已知一组点的横纵坐标,需要绘制出一条尽可能逼近这些点的曲线(或直线),以进行进一步进行加工或者分析两个变量之间的相互关系。而获取这个曲线方程的过程就是曲线<em>拟合</em>。nnnn目录nnn最小二乘法直线<em>拟合</em>原理n曲线<em>拟合</em>nMatlab实现代码nnnnnnn最小二乘法直线线<em>拟合</em>原理nn首先,我们从曲线<em>拟合</em>的最简单情况——直线<em>拟合</em>来引
遗传算法优化BP神经网络拟合非线性函数
1.遗传算法理论基础nn第一次接触遗传算法,觉得这个算法很是神奇啊!遗传算法模拟自然界中“优胜劣汰,适者生存”的法则,形成了一种随机搜索最优化方法。本文主要是讲遗传算法用于优化BP算法,BP算法在<em>拟合</em><em>非线性</em>函数时,虽然可以收敛,但是有可能收敛到局部最小点,这是源于它的搜索是串行搜索,而遗传算法的并行性,能够使其更容易收敛到全局最小点。在训练神经网络时,目的就是通过不断的优化每一层的权值和偏置值,使...
非线性最小二乘优化matlab程序
关于<em>非线性</em>最小二乘优化问题的<em>matlab</em>代码实现,希望对你有帮组
C++ 运用Eigen3特征值求解最小二乘法
对于直线<em>拟合</em>y=kx+b,构造方程组kx+b-y=0-》Ax=0,求解A^T*A的最小特征值对应的特征向量,即使问题的答案k,b,1,下面用C++ Eigen3来实现nnn#include &amp;lt;iostream&amp;gt;n#include &amp;lt;fstream&amp;gt;n#include &amp;lt;vector&amp;gt;nn#include &amp;lt;Eigen/Dense&amp;gt;nusing nam...
MATLAB数学建模(3)-非线性规划
将要规划求解的问题运用各种原理写成要最大化或者最小化的数学公式后,运用MATLAB求解问题。针对<em>非线性</em>规划,MATLAB提供了如下命令:fimincon. n MATLAB中<em>非线性</em>规划的数学模型可写成如下形式: n n f(x)为标量函数,A,B,Aeq,Beq是相应维数的矩阵和向量,C(x),Ceq(x)是<em>非线性</em>向量函数。 n n如,求解下列<em>非线性</em>规划: n n先
matlab 数值分析 非线性方程与方程组的数值解法
nfeval nfunction x=fun(a,b) nx=a+b;nnn调用 n1.feval(@fun,a,b); n2.feval(‘fun’,a,b); n作为参数时 nfunction x=main(fun,y,yy) nc=feval(fun,a,b);nnn@(x) n表示f为函数句柄,@(x)为定义句柄的运算符,这样的函数句柄指向函数表达式。 nf=@(x)acos(x) n相当...
Python闲谈(二)聊聊最小二乘法以及leastsq函数
聊一聊这半年下来对最小二乘法的学习心得,以及顺带玩一玩Python中的leastsq函数。
tensorflow实现非线性回归
模拟<em>非线性</em>回归,给定一些二维点,y = x^2 + noise,用梯度下降进行训练,实线前向传播神经网络。nnnimport tensorflow as tfnimport numpy as npnimport matplotlib.pyplot as pltnnn#生成随机变量nx_data = np.linspace(-1, 1, 200)#生成200个随机点,范围为-1 1nx
非线性最小二乘法矩阵处理
把<em>非线性</em>转化为线性,再求解。在制定公差标准时,必须掌握加工的极限误差随工件尺寸变化的规律。例如,对用普通车床切削外圆进行了大量实验,得到加工极限误差t与工作直径D的统计资料如下: n将数据画成折线图: n n可以很清楚的观察出数据是<em>非线性</em>的。假设这条曲线的方程是, n将其两边取对数,得到, n令,得到y=c+bx 。 n再根据一元回归最小二乘法计算:
最小二乘拟合matlab程序
最小二乘<em>拟合</em>程序<em>matlab</em>源代码,<em>matlab</em>线性最小二乘逼近的求法求解!!
利用Matlab实现已知数据拟合
利用Matlab实现已知数据<em>拟合</em> n已知大量数据和基本公式,但是不知道系数,此时可以利用下面的代码来实现nnnnclear all;nclc;nclose all;nnx=[426;514;645;739;1000;1100;1170;1250;1370;1520;1540;1650;1720;1750;2010;2210;2300;2540;2720;2850;3000;3150];nny=[3...
使用matlab进行多项式的拟合
最近的一篇文章中,数据测试结果得到了一大堆数据,想找一个式子或者曲线来找一找其中x和y的规律。手动试了一些函数曲线,总是不能满足所有的数据。上头说可以用<em>matlab</em><em>拟合</em>,这个之前还真没用过,用了一下还真是好用。好了,废话不多说了,简单举个例子试验一下。rn如下图所示:rnrnrn在<em>matlab</em>的命令行窗口里面写,当然如果数据较多和为了保存程序也可以在文件中写,这里为了方便,就直接在命令行里写了。第
matlab拟合程序
<em>matlab</em><em>拟合</em>程序,有ppt讲解
各种拟合,一元、多元、对数、指数、单峰、自定义拟合
其中引用到了apache的common-math的jar包,主要用于矩阵运算,下载地址:rnhttp://commons.apache.org/proper/commons-math/userguide/fitting.htmlrnrnrnrnimport org.apache.commons.math3.fitting.PolynomialCurveFitter;rnimport org.apa
牛顿法求解非线性方程
转自:https://blog.csdn.net/wys7541/article/details/81878111nnnn3、实例n题目:求y=cosx+x^3 的根n%newtonFunc.m 牛顿迭代法实例的方程nfunction [y,y1]=newtonFunc(x)ny=cos(x)+x^3;ny1=-sin(x)+3*x^2;n%牛顿迭代法主函数,求的是局部解nn=input(‘起始点...
用MATLAB求解拟合公式系数和拟合优度
使用Matlab编写<em>拟合</em>计算函数类,程序代码如下:rn注: rn         <em>非线性</em><em>拟合</em>函数Lsqcurvefit(f,a,x,y)参数介绍:rn         f:符号函数句柄。rna:系数预估的值(预<em>拟合</em>的未知参数的估计值)。rnx:我们已经获知的x的值。rny:我们已经获知的x对应的y的值。rn rnfunction[s,resnorm]=formular1(x,y)rna=[0 0
matlab-非线性方程求根函数及函数曲线绘制
Matlab中提供了许多求解<em>非线性</em>方程(y=f(x)y=f(x))的函数,刚开始使用,真的非常困惑,所有,这里根据<em>matlab</em>的help文档对这些函数做一些小小的总结fsolve函数用来求解<em>非线性</em>方程组:F(x)=0\boldsymbol{\textit{F}}(\boldsymbol{\mathit{x}}) = \mathbf{0};其中,x\boldsymbol{\mathit{x}}是一个向
BP神经网络的非线性系统建模
本代码主要是针对BP神经网络的<em>非线性</em>系统建模,主要<em>拟合</em><em>非线性</em>函数
从实践看神经网络拟合任何函数
1 理论rn理论部分看 Multilayer Feedforward Networks arernUniversal Approximators ,公式比较繁琐,英文看起来晦涩。rn总的来说就是,多层神经网络在任意的的隐层节点和专属压缩函数(看做<em>非线性</em>激活函数),能够逼近任意Borel 测量函数.rn2 实践rnimport numpy as nprnimport matplotlib.pyplot as p...
基于Matlab的遗传算法优化BP神经网络在非线性函数拟合中的应用
本微信图文详细介绍了遗传算法优化BP神经网络初始权值阈值的过程,并通过实例说明该优化能够提升BP神经网络的预测精确程度。
一元非线性回归模型
实际问题中,变量之间常常不是直线。这时,通常是选配一条比较接近的曲线,通过变量替换把<em>非线性</em>方程加以线性化,然后按照线性回归的方 法进行<em>拟合</em>。nn常见的可转化一元线性回归的模型nnn倒幂函数曲线y=a+b⋅1xy=a+b⋅1xy=a+b \cdot \dfrac{1}{x}型 n令x′=1xx′=1x{x}'=\dfrac{1}{x}, 则得y=a+b⋅x′y=a+b⋅x′y=a+b \cdot ...
非线性最小二乘和卡尔曼滤波拟合直线对比
1.问题描述rn假设下面曲线rny=kx+wrny=kx+wrny=kx+wrn其中k为曲线的参数,w为高斯噪声。假设我们有N个关于x,y的观测数据点,想根据这些数据点求出直线的参数。rn注意:对于以上问题是<em>拟合</em>一条过原点的直线。只<em>拟合</em>直线的斜率这一个参数,状态变量的维数为1。rn2.<em>非线性</em>最小二乘<em>拟合</em>直线rn那么可以求解下面的最小二乘问题。rnmin⁡k,b12∑i=1N∥yi−(kxi))∥2rn\min_{k,...
用KNN解决非线性回归问题
一直以为KNN只是分类算法,只能在分类上用,昨天突然想起用KNN试试做回归,最近有一批数据,通过4个特征来预测1个值,原来用线性回归和神经网络尝试过,准确率只能到40%左右。用KNN结合网格搜索和交叉验证,正确率达到了79%,没错,KNN解决回归问题也很赞。n什么是KNNnKNN就是K近邻算法(k-NearestNeighbor),百度百科是这么写的:K最...
matlab_无约束的非线性优化
无约束的线性优化
Matlab皮卡迭代法求解非线性方程组
利用皮卡迭代法求解<em>非线性</em>方程组,代码有详细说明。适合新手使用
Neural networks: A comprehensive foundation下载
神经网络的原版英文书,作者为S. Haykin,第二版,包括感知器,径向基函数,支撑向量机,主元素分析等,非常详细。写英文文章首选参考文献! 注意:原文件>20M,这里分拆成两个,必须都下载才能解压! 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/tantek/2800432?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/tantek/2800432?utm_source=bbsseo[/url]
Apache的FTPClient.jar下载
Apache的FTPClient的工具类,希望能帮到大家 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/geziyujixilhq/6214379?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/geziyujixilhq/6214379?utm_source=bbsseo[/url]
XML编程技术大全中文版.part2下载
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