matlab最小二乘法程序 matlab最小二乘法实际应用

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不晓得你可知道灰色预测,里面就用到了最小二乘法~

最小二乘法及matlab程序最小二乘法简介:最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术.它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.

最小二乘法在matlab语言中就是最简单的函数拟合.

p=polyfit(x,y,n); %计算n次多项式系数p xi=linspace(0,6,100); yi=polyval(p,xi); %计算多项式的值 plot(x,y,'o',xi,yi); .

x=10:10:80 y=[96 188 290 382 489 583 681 784] p=polyfit(x,y,1) xx=10:80; yy=polyval(p,xx); plot(x,y,'o',xx,yy)结果: x = 10 20 30 40 50 60 70 80y = 96 188 290 382 489 .

用polyfit来进行最小二乘法的拟合.

y,7,14,13.^2) %三次多项式误差平方和% r2= sum((y-b2),b1图像% hold on plot(x,9,12,x) b2= polyval(a2;*',11,14,b2图像% hold on plot(x;) %用蓝色o线画出x; a1=polyfit(x: x=[1,9) %九次多项式拟合% a3= polyfit(x,3) %三次多项式. 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 温度 7 8 9 11 9 7 6 5 3 1 下面应用Matlab编程对上述数据进行最小二乘拟合 Matlab程序代码, ':1,按照数据找出任意次曲线拟合方程和它的图像.^2) %九次次多项式误差平方和% r3= sum((y-b3),b.

Matlab中提供的 lsqcurvefit() 函数. 调用格式:[a,Jm]=lsqcurvefit(Fun,a0,x,y) Fun为原型函数的matlab表示,可以使M=函数或是inline()函数,a0是最优化的初值,x,y是原始输入数据向量,调用该函数则将返回待定系数向量a以及系数的目标函数Jm. 例: x=0.1:0.1:1; y=[2.3201,2.6470,2.9707,3.2886,3.6008,3.9090,4.2147,4.5191,4.8232,5.1275]; %建立Matlab函数原型为M-函数 function y=sss(a,x) y=a(1)*x+a(2)*x.^2*exp(-a(3)*x)+a(4); >>a=.

你的问题看得不是太懂,不过最小二乘法的函数是lsqcurvefit 使用方法是: lsqcurvefit(fun,a0,x,y) 其中fun为函数原型 a0为最优化的初始值 x,y为原始输入输出数据向量

请lz给出待拟合的含参数方程.

这篇文章到这里就已经结束了，希望对大家有所帮助。