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| 【懸賞金幣】回答本帖問題，作者琳姑娘將贈送您 10 個金幣 | |||
[求助]
用MATLAB求已知函數方程求未知參數的非線性擬合 已有1人參與
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各位大神們好，我是非計算機專業(yè)的，關于非線性擬合中已知方程求參數的過程出現(xiàn)了一些問題，苦于對origin和MATLAB的欠缺掌握，始終不能解決，所以求助各位大神給小妹支招，在此先謝謝各位了，具體問題如下： 已知方程：y=x/(a-x)+(x*b*c)/(1+b*x) 已知下x,y的值 求未知參數 a,b,c 小妹用origin進行了擬合單數參數得到的值與預測值有很大的偏差，不知道是不是初值設置的有問題，但是初值并沒有一個準確的范圍，所以小妹想是不是由MATLAB計算會更準確一點，但是不知該用什么函數更好一點，各位大神可否方便將具體程序告知，謝謝大家了�。�！已知的x,y值如下： x= 0 0.09091 0.14894 0.23077 0.27273 0.31034 0.4 0.5 0.57143 0.66667 0.8 1 y= 0 0.399253512 0.55816012 0.597886772 0.637613424 0.697202962 0.776656266 0.850151232 0.883918666 0.925631431 0.935563754 0.985221849@月只藍@beefly |
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【答案】應助回帖
感謝參與，應助指數 +1
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初值設置不合理，將下面的初始值帶入重新計算。 均方差(RMSE): 0.0237919175225245 殘差平方和(SSR): 0.00679266407278332 相關系數(R): 0.996065403418679 相關系數之平方(R^2): 0.992146287887615 修正R平方(Adj. R^2): 0.990401018529308 確定系數(DC): 0.992128544027446 卡方系數(Chi-Square): 0.00523251582767804 F統(tǒng)計(F-Statistic): 571.665530237039 參數 最佳估算 ---------- ------------- a 8.7864410152629 b 6.65195741674362 c 1.00233276840369 ====== 結果輸出 ====== No. 實測值 y 計算值 y 1 0 0 2 0.399253512 0.388175876924902 3 0.55816012 0.516079245550114 4 0.597886772 0.633919242642671 5 0.637613424 0.678195803188898 6 0.697202962 0.711853531236959 7 0.776656266 0.776225966518653 8 0.850151232 0.830971494232945 9 0.883918666 0.863121753220008 10 0.925631431 0.900003925610213 11 0.935563754 0.943944872945454 12 0.985221849 0.999770773095241 |
2樓2021-03-08 12:42:06
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您好 我有四組數據 分別擬合后會得到四組a,b,c,理論上講這四組參數會有一個規(guī)律的變化，第一組數據得到的參數值跟您一樣且前兩組有規(guī)律，后兩組數據擬合程度很高但是a值很大，與前兩組數據相差有點大，當改變初值的時候擬合程度依然很高，但是參數變化也大，我就有點暈了，不知初值該如何設定，在什么情況下得到的數值才是準確的呢，如果您方便的話，可以幫忙擬合一下以下四組數據么，謝謝您。數據如下： x1 y1 x2 y2 x3 y3 x4 y4 0 0 0 0 0 0 0 0 0.09091 0.399253512 0.05882 0.142546454 0.11111 0.205394308 0.09091 0.110595447 0.14894 0.55816012 0.11111 0.257949367 0.16667 0.30019229 0.2 0.192999346 0.23077 0.597886772 0.2 0.412035322 0.27273 0.3337663 0.3 0.255886764 0.27273 0.637613424 0.27273 0.45934859 0.33333 0.349565524 0.4 0.2992577 0.31034 0.697202962 0.33333 0.49888006 0.42 0.42 0.5 0.342628636 0.4 0.776656266 0.4 0.528609329 0.5 0.489786494 0.66667 0.357808024 0.5 0.850151232 0.5 0.578104772 0.58 0.49 0.8 0.37159 0.57143 0.883918666 0.57143 0.623640298 0.66667 0.531260996 1 0.396841866 0.66667 0.925631431 0.66667 0.726590222 0.8 0.54743 0.8 0.935563754 0.8 0.696893484 1 0.56680969 1 0.985221849 1 0.746388927 |
3樓2021-03-08 15:33:24
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7樓2021-03-14 18:49:09
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8樓2021-05-14 10:11:34
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