matlab自定义函数拟合

Posted 2023-05-11

matlab中的非线性拟合函数nonlinfit具有强大的用自己定义的一个任意函数来拟合数据的功能。
最常见的调用形式为
BETA
=
nlinfit(X,Y,MODELFUN,BETA0)
BETA为待拟合的参数，X为自变量（矩阵），Y为应变量（向量），MODELFUN为自定义的拟合函数（function
handle
型数据），BETA0为BETA的初始值（向量）。
X可以是矩阵，当有多列时，每一列均为一个自变量。
MODELFUN有特定的格式。MODELFUN接受2个参数，第一个是待拟合的参数矢量，第二个是自变量矩阵。
模板函数定义案例：
模型：y=ax^2+bx+c
定义模型函数代码：f_model=@(b,x)b(1)*x.^2+b(2)*x+b(3);
%定义时要注意x是一个矢量
BETA0是迭代算法的参数初始值，当模型函数复杂时，拟合的好坏会受初始值的影响。
扩展：
matlab还提供了配套的函数nlparci与nlpredci，这两个函数可以求出参数与预测值的拟合误差。 参考技术A 使用cftool计算即可
General
model:
f(x)
=
a*(x-b)+c*(sin(x)-d)
Coefficients
(with
95%
confidence
bounds):
a
=
0.6337
(0.5866,
0.6808)
b
=
198
(-4.701e+008,
4.701e+008)
c
=
0.7741
(-3.443,
4.991)
d
=
-229.9
(-3.849e+008,
3.849e+008)
这分别是四个系数 参考技术B 简单
自己就可以解决的啊！
x=t;
y;
f=@(p,x)你的自定义函数函数
p=fminsearch(@(p)sum(y-f(p,x)).^2,p0)
不想写了
要是看了这个还不会
再写吧

想用matlab确定拟合函数的最佳次数？

我想用matlab找到拟合函数的最佳次数，通常拟合方程的次数是我自己设定，或者用cftool工具箱，虽然看图像好像拟合得很好，但是还是不知道方程的次数是否是最佳的，请问各位高手在用polyfit 和 polyval 对数据进行进行拟合、求拟合曲线时，如何确定最佳的拟合次数，或者检验自己拟合的次数是否是最好的。

拟合效果一般是不看次数，是在于关注拟合误差，一般拟合的都是根据最小二乘法实现的，首先你可以根据拟合优度R^2判断拟合效果（越接近1越好），其次就是看拟合误差，至于怎么查看，你可以help polyfit调用拟合误差。祝好运 参考技术A 确定参数的初始值是比较繁琐的工作，一般可以用随机函数rand（）来初定初始值，再根据plot（）的散点图的曲线趋势，再调整初始值，直到试验数据曲线与拟合函数曲线基本吻合，即r²
≈
1（相关系数），此时得到的系数为最佳值。（前提，拟合模型符合试验数据） 参考技术B 判断拟合次数的好坏一是看最后的标准差是否最小，而是看看有没有过拟合