搜搜做题作业网双指数拟合matlab
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/04/29 05:53:57
代码见附件
尝试用二次多项式拟合: clearall; x=2:2:20; y=[0.31.232.416.267.958.529.049.179.299.37]; scatter(x,y,'ko
你提供的两个方程都不好使,用我的.R-square:0.9845,AdjustedR-square:0.9799.clearn1=[1092.4109910971095.61083.91078.210
我试用matlab拟合了一下,但是如果要达到比较理想的拟合效果,x的最高幂次方要达到14. 所以我求出来的系数可能不是很准确. 从0次幂到14次幂的系数分为如下： 10^
我尝试了一下,没有问题.输出数据和拟合一样.你是不是程序哪里出问题了.再问：那你能把具体函数发过来么？如果附带有参数的截图，就像我那样就更好了
线性模型、非线性模型是以待优化参数W为参考（而不是看X）.y = w' * x （'表示转置）描述的是线性模型.题目中要拟合的函数是：
x=[198219922002]；y=[103.534.523.3]；cftool（x,y）在弹出的对话框选择fitting,弹出新的对话框选择newfit,然后在第三个下拉菜单（Typeoffit）
函数polyfit用于多项式曲线拟合p=polyfit(x,y,m)其中,x,y为已知数据点向量,分别表示横,纵坐标,m为拟合多项式的次数,结果返回m次拟合多项式系数,从高次到低次存放在向量p中.利用
yy=polyfit(t,y,4)%y求ln就可以一次拟合ye=log(y)yee=polyfit(t,ye,1)yyee=exp(yee)
你这个曲线拟合本来就不是简单的事情.对于这种指数函数的线性组合,一般很难找到合适的变换使其变成多项式.如果你能找到这样的变换,那么问题就简单许多.如果不能,那么就需要Bayesianinference
y-1=exp(x/a)^2两边取对数,化成线性拟和然后polyfit
x=1:1:11;y=[1306137316571919218123362525.12816.92950.72959.13603.0];opts=fitoptions('Method','Nonlin
用曲线拟合工具箱做,很简单的,不过x,y的值要到你的工作空间里去,如图,这里的a,b相当于你的c,n
先建立一个函数functionY=efun(b,x)Y=b(1)*exp(b(2)*x)+b(3)*exp(b(4)*x);保存为efun.m；再输入：x=[0.16670.41670.75001.0
按常理：按下面操作即可在Matlab下输入：edit,然后将下面两行百分号之间的内容,复制进去,保存%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%f
GeneralmodelGauss4: f(x)= &nbs
x=[0.010.0350.040.10.10.10.140.140.1750.190.20.20.20.240.250.25250.2570.2750.280.290.290.290.30.30.3
很简单啊,你对这个式子两边同时取对数,之后变成了简单的线性拟合,之后就可以用普通拟合方法得到.
取对数,展开：log(y)=-x^2/c^2+2*x*b/c^2+log(a)-(b/c)^2用matlab解超定方程组的功能求[-x^2,2*x,1]*[1/c^2;b/c^2;log(a)-(b/
x0=9y0=17F=16拟合数=48