matlab如何做拟合?lsqcurvefit函数怎么使用?

❤️媛 2024-05-25 01:11:21
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1教学内容1. 拟合残差及残差平方和2. 人口增长模型2.1 人口指数增长模型——malthus 模型2.2 人口阻滞增长模型——log**tics 模型3. matlab实现非线性拟合——lsqcurvefit4. 寻优算法——局部最优解5. 拟合效果的评价6. 土壤含水率问题的分析7. 结束语——拟合问题总结2拟合残差及残差平方和1. 残差:已知的测量点到拟合曲线 y = f(x) 的距离,即拟合值(估计值) 与测量值(观察值) 之差2. 残差平方和:即残差的平方和:拟合值(估计值) 与测量值(观察值) 之差的平方和3. 回顾线性拟合教学视频:拟合的定义:求解y = f(x) 里的待定参数,使得残差平方和最**人口指数增长模型—— malthus 模型人口阻滞增长模型—— log**tics 模型4案例一:人口预测问题1. 根据log**tics人口模型:待定参数:r & ym2. 方程个数(10) 大于未知数个数(2):拟合问题:非线性拟合问题5matlab实现非线性拟合——lsqcurvefit调用格式——lsqcurvefit(least-squares curve-fitting)1. 最简单的格式:param=lsqcurvefit(fun, param0, xdata, ydata)2. 为了便于理解,将help 里的 x / x0 使用param/ param0 替换6使用lsqcurvefit 实现非线性拟合的基本步骤1. 给定已知的数据 (x, y) 以及x y 之间满足的函数关系 y = f(x)1.1 确定 y = f(x) 中的待定参数 param = [r, ym]1.2 定义拟合函数 y = f(x) : function y = curvefun (param, x)1.3 给定参数的初值param0:调用lsqcurvefit 求解2. 计算拟合残差/ 残差平方和3. 执行结果:得到了局部最小值,lsqcurvefit内部迭代结束(收敛)4. 拟合的定义 / 目标:残差平方和最小5. 局部最小值:残差平方和局部最小7寻优算法——局部最优解1. 拟合问题:寻找参数:残差平方和最小2. 不同的初值:可能得到不同的局部最优解3. 不合理的初值:可能导致求解失败8拟合效果的评价1. 不同的参数初值:可能会得到不同的局部最优解2. 引发两个基本问题2.1 哪个局部的最优解好?2.2 局部最优解(拟合数据) 与测量数据的“匹配度”如何?3. 评价指标3.1 横向比较不同的局部最优解:拟合的定义是使得残差平方和最小:直接比较resnorm3.2 拟合数据与测量数据的“匹配度”3.2.1 计算测量数据与拟合数据之间的标准均方根误差(nrmse):越接近1 越好3.2.2 计算测量数据与拟合数据之间的标准均方误差(nmse):越接近1 越好3.2.3 matlab 实现:系统辨识工具箱里的goodnessoffit函数9matlab实现非线性拟合——lsqcurvefit高级调用格式——更多输入设置/ 输出信息[param, resnorm, residual, exitflag, output] = lsqcurvefit(fun, param0, xdata, ydata, lb, ub, options)10案例二:土壤含水率问题参考文献:彭建平,邵爱军. 用matlab确定土壤水分特征曲线参数[j]. 土壤(soils), 2007, 39 (3)11结束语——拟合问题总结1. 拟合问题:能转化成线性拟合问题的,绝不使用非线性拟合1.1 线性拟合1.1.1 通用方法:求解线性超定方程组1.1.2 求解线性拟合问题,无需给出参数的初值,算法稳定可靠:全局最优解1.2 非线性拟合1.2.1 matlab函数:lsqcurvefit/ lsqnonlin/ nlinfit/ fsolve:局部最优解1.2.2 拟合问题:也可以转化成优化问题:matlab 的优化函数求解1.2.3 求解非线性拟合问题,需要给出待定参数的初值,可能会出现迭代不收敛2. 初值的选取2.1 根据函数的形式,使用一部分数据,预估参数的值人口模型的分析2.2 根据参数的物理意义和建模所用的专业知识,合理确定参数的范围:土壤含水率问题end11此文章未经许可获取自百度经验 20210311
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