1樓：匿名使用者
clc;clear all
xy=[3.1,25;6.06,100;7.
99,225;9.52,400;10.81,625;11.
93,900;12.93,1225;13.84,1600;14.
65,2025;15.41,2500;16.14,3025;16.
82,3600;17.47,4225;18.08,4900;18.
65,5625;19.22,6400;19.75,7225;20.
25,8100,;20.73,9025;21.18,10000];
x=xy(:,1);
y=xy(:,2);
plot(x,y)
f=@(a,x) a(1)./(a(2)+x.^(-a(3))); %擬合形式，陣列a即代表[a,b,c]
a0=[1,0.02,-5]; % 假設初始值r=lsqcurvefit(f,a0,x,y);
hold on
plot(x,r(1)./(r(2)+x.^(-r(3))),'r--')
legend('擬合前','擬合後')
disp(r)
計算出：
a、b、c=
0.2082 -0.0000 3.3837
2樓：匿名使用者
[x,i]=sort(x);y=y(i);%由於你的數字是雜亂的,我排列一下
f=@(a,x)a(1).*x.^(a(2))+a(3); %擬合形式，陣列a即代表[a,b,c]
a0=[1,0.02,-5]; % 假設初始值r=lsqcurvefit(f,a0,x,y);
%非線性擬合
%擬合結果儲存在r=[a,b,c]
plot(x,y)
hold on
plot(x,r(1)*x.^r(2)+r(3),'r--')legend('擬合前','擬合後')
disp(r)
求用y=a*exp(b*x)+c的方程用matlab來擬合，求引數值。 25
3樓：我行我素
從圖上可以看出，選用y=a*exp(b*x)+c進行擬合是不對的，應改用polynomial中的
cubic polynomial,我試著擬合得：
linear model poly3:
f(x) = p1*x^3 + p2*x^2 + p3*x + p4
where x is normalized by mean 2007 and std 3.028
coefficients (with 95% confidence bounds):
p1 = 1.903e+006 (-3.354e+007, 3.734e+007)
p2 = 2.888e+007 (5.686e+005, 5.719e+007)
p3 = 7.472e+007 (1.333e+007, 1.361e+008)
p4 = 1.204e+008 (8.642e+007, 1.543e+008)
goodness of fit:
sse: 5.048e+015
r-square: 0.922
adjusted r-square: 0.883
rmse: 2.901e+007
畫出圖如下，
求助：函式模型：y=a*e^-x/m+b*e^-x/n+c,還有x和y的兩組資料，求用matlab擬合出引數a、b、c、m、n的程式 20
4樓：匿名使用者
我這裡用抄x向量代表a,b,c,m,n，樓主可
襲對號入座
%%close all;clear;clc;
f=@(x,xdata)(x(1)*exp(-xdata/x(2))+x(3)*exp(-xdata/x(4))+x(5));
xdata=[1 2 3 4 5];
ydata=[5 4 3 2 1];
x0=[1 1 1 1 1];
x=lsqcurvefit(f,x0,xdata,ydata)
%%close all;clear;clc;
xdata=[1 2 3 4 5];
ydata=[5 4 3 2 1];
f=@(x)(x(1)*exp(-xdata/x(2))+x(3)*exp(-xdata/x(4))+x(5)-ydata);
x0=[1 1 1 1 1];
x=lsqnonlin(f,x0)
兩個**結果都是 5.5394 10.1713 8.3698 10.8647 -7.5688
需要提醒的是，如果擬合的函式選取不當，或者資料不夠，或者資料雜亂無章的話，起點不同結果差別比較大
用matlab擬合函式，關係式y=a/(b+x^(-c))，求引數a b c的值 5
5樓：匿名使用者
xy=[25,3.1;100,6.06;225,7.
99;400,9.52;625,10.81;900,11.
93;1225,12.93;1600,13.84;2025,14.
65;2500,15.41;3025,16.14;3600,16.
82;4225,17.47;4900,18.08;5625,18.
65;6400,19.22;7225,19.75;8100,20.
25;9025,20.73;10000,21.18];
y=xy(:,1);
x=xy(:,2);
plot(x,y)
f=@(a,x) a(1)./(a(2)+x.^(-a(3))); %擬合形式，陣列a即代表[a,b,c]
a0=[0,8,1]; % 假設初始值
r=lsqcurvefit(f,a0,x,y);
hold on
plot(x,r(1)./(r(2)+x.^(-r(3))),'r--')
legend('擬合前','擬合後')
disp(r)
我有2013a的訪問密碼 c27f
6樓：匿名使用者
123456
78910
11[x,i]=sort(x);y=y(i);%由於你的數字是雜亂的,我排列一下
f=@(a,x)a(1).*x.^(a(2))+a(3); %擬合形式，陣列a即代表[a,b,c]
a0=[1,0.02,-5]; % 假設初始值r=lsqcurvefit(f,a0,x,y);
%非線性擬合
%擬合結果儲存在r=[a,b,c]
plot(x,y)
hold on
plot(x,r(1)*x.^r(2)+r(3),'r--')legend('擬合前','擬合後')
disp(r)
7樓：傲慢的
>> xy=[25,3.1;100,6.06;225,7.
99;400,9.52;625,10.81;900,11.
93;1225,12.93;1600,13.84;2025,14.
65;2500,15.41;3025,16.14;3600,16.
82;4225,17.47;4900,18.08;5625,18.
65;6400,19.22;7225,19.75;8100,20.
25;9025,20.73;10000,21.18];
>> x=xy(:,1);
>> y=xy(:,1);
>> syms t;
f=fittype('a/(b+t^(-c))','independent','t','coefficients',);
cfun=fit(x,y,f)
結果：cfun =
general model:
cfun(t) = a/(b+t^(-c))
coefficients (with 95% confidence bounds):
a = 1 (1, 1)
b = -2.647e-014 (-9.633e-014, 4.339e-014)
c = 1 (1, 1)
這裡括號裡的值是置信區間
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