最小二乘加权融合matlab
@宣要737：matlab 加权最小二乘法 -
甄建15224679903…… 参考代码%生成测试数据a0=1;a1=2;a2=3;x1=rand(10,10);x2=rand(10,10);Y=a0+a1*x1+a2*x2;%加入随机噪声Y=Y+0.1*randn(size(y));%拟合函数形式f=@(k,x)k(1)+k(2)*x(:,1)+k(3)*x(:,2);x=[x1(:)x2(:)];k=lsqcurvefit(f,[1111],x,Y(:))n=size(x,1);plot(1:n,Y(:),'bo',1:n,f(k,x),'r:.')运行结果k=1.03091.97822.9800分别对应a0~a2,可见与原始系数比较吻合.
@宣要737：怎么用matlab写交替加权最小二乘法 -
甄建15224679903…… 你可以参考下这本书 现代数值计算方法 北京大学出版社 主编:肖筱南我帮你简单叙述下最小二乘法的概念对于你所述的这种矛盾方程组 是工程上的常见问题而用最小二乘法是为了得到一个解,使其在每个方程中的误差之和达到最小但每个误差有正有负,因此我们就以“偏差的平方和最小”为原则具体的计算方法为 设矩阵A为矛盾方程组的系数矩阵 b为其等号右边的数值矩阵则方程组用矩阵可表示为AX=b两边同时左乘A的转置矩阵即A(AT)X=(AT)b (T为上标,即A的转置)再解这个方程组得到的解即为最优近似解
@宣要737：怎样用matlab作数据的最小二乘拟合? -
甄建15224679903…… 用polyfit()语句可以, polyfit(x,y,拟合次数n); x,y是你的数据,n是你要进行几次拟合,填1的话为一次也就是最小二乘法拟合 你可以这样写 x=[ 0.25 0.5 0.75 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16]; y=[30 68 75 82 82 77 68 68 ...
@宣要737：如何用matlab实现非线性最小二乘拟合 -
甄建15224679903…… 可以调用matlab中的polyfit函数,其数学原理是最小二乘法曲线拟合法. 格式如下: A=polyfit(xdata,ydata,n); 其中n表示多项式的最高阶数; xdata,ydata为将要拟合的数据;
@宣要737：如何使用matlab进行最小二乘法拟合 -
甄建15224679903…… 用polyfit函数,(用来多项式拟合的,是用最小二乘法) 举个例子 x=[90 91 92 93 94 95 96]; z=[70 122 144 152 174 196 202]; a=polyfit(x,z,1) 结果:a = 1.0e+03 * 0.0205 -1.75511表示1次多项式(一次时就是直线,适用于你的情况) a是多项式的系数向量,是从高次项往低次项排的,如果想运用结果,比如想知道当x=97时z等于多少 那么有两种方法,直接用系数>> a(1)*97+a(2) ans = 233.4286 或者用polyval函数>> polyval(a,97) ans = 233.4286
@宣要737：MATLAB怎么用最小二乘法拟合数据曲线? -
甄建15224679903…… 用polyfit函数拟合就行了,这个函数就是利用最小二乘法原理的.也可以使用数据拟合工具箱cftool拟合.
@宣要737：最小二乘法的matlab程序 -
甄建15224679903…… 我给你个最小二乘拟合的例子自己体会一下: 下面给定的是乌鲁木齐最近1个月早晨7:00左右(新疆时间)的天气预报所得到的温度数据表,按照数据找出任意次曲线拟合方程和它的图像. (2008年10月26~11月26) 天数 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 温度...
@宣要737：如何用MATLAB编写程序(最小二乘法)曲线拟合 -
甄建15224679903…… x=[10,20,30,35,40,50,60,70,80,90,100]'; y=[2.1681,2.2030,2.2482,2.2783,2.3075,2.3687,2.4364,2.5053,2.5882,2.6663,2.7611]'; X=[ones(size(x)) x x.^2]; coe=X\y
@宣要737：matlab做最小二乘拟合 -
甄建15224679903…… 程序2113为:x=[15,30,45,60,75,90,105,120,135,150,165,180,195,210,225,240,255,270]; y=[7,7.9,8.8,10,11,12.6,14,14.6,15.2,15.7,16.2,16.4,16.7,17,17.3,17.5,17.7,18.0]; p=polyfit(x,y,2) x2=0:300; y2=polyval(p,x2); plot(x,y,'o',x2,y2) 结果为5261:p ...
@宣要737：用matlab最小二乘法拟合指数函数 -
甄建15224679903…… myfun.m function y = myfun(beta,x) A=....B=....C=....m=beta(1); n=beta(2); y=A*(B^m)*(C*x^n) 窗口下执行以下命令 beta0=rand(1,2) [beta,r,J]=nlinfit(x,y,@myfun,beta0);
甄建15224679903…… 参考代码%生成测试数据a0=1;a1=2;a2=3;x1=rand(10,10);x2=rand(10,10);Y=a0+a1*x1+a2*x2;%加入随机噪声Y=Y+0.1*randn(size(y));%拟合函数形式f=@(k,x)k(1)+k(2)*x(:,1)+k(3)*x(:,2);x=[x1(:)x2(:)];k=lsqcurvefit(f,[1111],x,Y(:))n=size(x,1);plot(1:n,Y(:),'bo',1:n,f(k,x),'r:.')运行结果k=1.03091.97822.9800分别对应a0~a2,可见与原始系数比较吻合.
@宣要737：怎么用matlab写交替加权最小二乘法 -
甄建15224679903…… 你可以参考下这本书 现代数值计算方法 北京大学出版社 主编:肖筱南我帮你简单叙述下最小二乘法的概念对于你所述的这种矛盾方程组 是工程上的常见问题而用最小二乘法是为了得到一个解,使其在每个方程中的误差之和达到最小但每个误差有正有负,因此我们就以“偏差的平方和最小”为原则具体的计算方法为 设矩阵A为矛盾方程组的系数矩阵 b为其等号右边的数值矩阵则方程组用矩阵可表示为AX=b两边同时左乘A的转置矩阵即A(AT)X=(AT)b (T为上标,即A的转置)再解这个方程组得到的解即为最优近似解
@宣要737：怎样用matlab作数据的最小二乘拟合? -
甄建15224679903…… 用polyfit()语句可以, polyfit(x,y,拟合次数n); x,y是你的数据,n是你要进行几次拟合,填1的话为一次也就是最小二乘法拟合 你可以这样写 x=[ 0.25 0.5 0.75 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16]; y=[30 68 75 82 82 77 68 68 ...
@宣要737：如何用matlab实现非线性最小二乘拟合 -
甄建15224679903…… 可以调用matlab中的polyfit函数,其数学原理是最小二乘法曲线拟合法. 格式如下: A=polyfit(xdata,ydata,n); 其中n表示多项式的最高阶数; xdata,ydata为将要拟合的数据;
@宣要737：如何使用matlab进行最小二乘法拟合 -
甄建15224679903…… 用polyfit函数,(用来多项式拟合的,是用最小二乘法) 举个例子 x=[90 91 92 93 94 95 96]; z=[70 122 144 152 174 196 202]; a=polyfit(x,z,1) 结果:a = 1.0e+03 * 0.0205 -1.75511表示1次多项式(一次时就是直线,适用于你的情况) a是多项式的系数向量,是从高次项往低次项排的,如果想运用结果,比如想知道当x=97时z等于多少 那么有两种方法,直接用系数>> a(1)*97+a(2) ans = 233.4286 或者用polyval函数>> polyval(a,97) ans = 233.4286
@宣要737：MATLAB怎么用最小二乘法拟合数据曲线? -
甄建15224679903…… 用polyfit函数拟合就行了,这个函数就是利用最小二乘法原理的.也可以使用数据拟合工具箱cftool拟合.
@宣要737：最小二乘法的matlab程序 -
甄建15224679903…… 我给你个最小二乘拟合的例子自己体会一下: 下面给定的是乌鲁木齐最近1个月早晨7:00左右(新疆时间)的天气预报所得到的温度数据表,按照数据找出任意次曲线拟合方程和它的图像. (2008年10月26~11月26) 天数 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 温度...
@宣要737：如何用MATLAB编写程序(最小二乘法)曲线拟合 -
甄建15224679903…… x=[10,20,30,35,40,50,60,70,80,90,100]'; y=[2.1681,2.2030,2.2482,2.2783,2.3075,2.3687,2.4364,2.5053,2.5882,2.6663,2.7611]'; X=[ones(size(x)) x x.^2]; coe=X\y
@宣要737：matlab做最小二乘拟合 -
甄建15224679903…… 程序2113为:x=[15,30,45,60,75,90,105,120,135,150,165,180,195,210,225,240,255,270]; y=[7,7.9,8.8,10,11,12.6,14,14.6,15.2,15.7,16.2,16.4,16.7,17,17.3,17.5,17.7,18.0]; p=polyfit(x,y,2) x2=0:300; y2=polyval(p,x2); plot(x,y,'o',x2,y2) 结果为5261:p ...
@宣要737：用matlab最小二乘法拟合指数函数 -
甄建15224679903…… myfun.m function y = myfun(beta,x) A=....B=....C=....m=beta(1); n=beta(2); y=A*(B^m)*(C*x^n) 窗口下执行以下命令 beta0=rand(1,2) [beta,r,J]=nlinfit(x,y,@myfun,beta0);
