必威体育精装版数学建模使用MATLAB进行数据拟合.pdfVIP

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精品文档 1. 线性最小二乘法 x=[19 25 31 38 44]; y=[19.0 32.3 49.0 73.3 97.8]; r=[ones(5,1),x.^2]; ab=r\y % if AB=C then B=A\C x0=19:0.1:44; y0=ab(1)+ab(2)*x0.^2; plot(x,y, o ,x0,y0, r ) 运行结果: 2. 多项式拟合方法 x0=[1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996]; y0=[70 122 144 152 174 196 202]; a=polyfit(x0,y0,1) y97=polyval(a,1997) x1=1990:0.1:1997; y1=a(1)*x1+a(2); 精品文档 精品文档 plot(x1,y1) hold on plot(x0,y0, * ) plot(1997,y97, o ) 3. 最小二乘优化 3.1 lsqlin 函数 例四: x=[19 25 31 38 44]; y=[19.0 32.3 49.0 73.3 97.8]; r=[ones(5,1),x.^2]; ab=lsqlin(r,y) x0=19:0.1:44; y0=ab(1)+ab(2)*x0.^2; plot(x,y, o ,x0,y0, r ) 3.2 lsqcurvefit 函数 精品文档 精品文档 (1)定义函数 function f=fun1(x,tdata); f=x(1)+x(2)*exp(-0.02*x(3)*tdata); % 其中 x(1)=a ,x(2)=b ,x(3)=k (2 ) td=100:100:1000; cd=[4.54 4.99 5.35 5.65 5.90 6.10 6.26 6.39 6.50 6.59]; x0=[0.2 0.05 0.05]; x=lsqcurvefit(@fun1,x0,td,cd) % x(1)=a ,x(2)=b ,x(3)=k t=100:10:1000; c=x(1)+x(2)*exp(-0.02*x(3)*t); plot(t,c) hold on plot(td,cd, * ) 精品文档 精品文档 3.3 lsqnonlin 函数 (1)定义函数 function f=fun2(x); td=100:100:1000; cd=[4.54 4.99 5.35 5.65 5.90 6.10 6.26 6.39 6.50 6.59]; f=x(1)+x(2)*exp(-0.02*x(3)*td)-cd; (2 )主函数 x0=[0.2 0.05 0.05]; %初始值是任意的 x=lsqnonlin(@fun2,x0) 3. 4 lsqnonneg 函数 MATLAB: c=[0.0372 0.2869;0.6861 0.7071;0.6233 0.6245;0.6344 0.6170]; d=[0.8587;0.1781;0.0747;0.8405]; 精品文档 精品文档 x=lsqnonneg(c,d) 4. 曲线拟合的用户图形界面求法 Matlab 工具箱提供了命令 cftool ,该命令给出了一维数据拟合的交互式环境。具体 执行步骤如下: (1)把数据导入到工作空间; (2 )运行 cftool ,打开用户图形界面窗口; (3 )对数据进行预处理; (4 )选择适当的模型进行拟合; (5 )生成一些相关的统计量,并进行预测。 精品文档

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