在分析数据点时，我们使用了MATLAB进行非线性拟合。数据集包含x和y两个向量，其中x代表一系列递减数值，y则表示与x相对应的数值，这些数值随x的减少而呈现出一定的规律性变化。为了更好地理解这些数值之间的关系，我们对数据进行了可视化处理，通过绘图（plot）功能直观展示了x和y之间的对应关系。

在进行非线性拟合之前，我们定义了一个函数f，该函数表示我们要拟合的非线性模型。模型的形式为：f(a, x) = a(1) * x^(-4) + a(2) * x^(-0.9)。这里，a(1)和a(2)是待优化的参数，x是自变量，而y则是通过计算f(a, x)得到的函数值。通过调整a(1)和a(2)的值，使模型尽可能贴近数据点。

接着，我们设置了优化参数的精度，即TolFun（函数值容差）和TolX（参数容差），以确保优化过程的准确性。使用lsqcurvefit函数，我们以初始参数[1, 395]、x数据集、y数据集作为输入参数，进行非线性拟合。设置优化选项时，我们指定了参数变化的容忍度，并将结果存储在变量[xx, res]中。

优化完成后，我们获取了最优参数值a，并用此参数值计算了函数f在x数据集上的值。最后，将计算出的函数值f与原始数据点进行绘图对比，结果表明，拟合效果相当良好。

通过MATLAB的非线性拟合功能，我们成功地分析了数据点之间的关系，并得到了一个能够较好描述这些关系的数学模型。这不仅有助于我们理解数据背后的规律，也为后续的数据分析和预测提供了基础。

关于matlab非线性拟合的问题
在分析数据点时，我们使用了MATLAB进行非线性拟合。数据集包含x和y两个向量，其中x代表一系列递减数值，y则表示与x相对应的数值，这些数值随x的减少而呈现出一定的规律性变化。为了更好地理解这些数值之间的关系，我们对数据进行了可视化处理，通过绘图（plot）功能直观展示了x和y之间的对应关系。在进行非...

matlab 非线性拟合问题
x=[30 60 90 120 150]';Q=[446.86 765.49 879.81 759.01 434.15]';ft_=fittype('A*sin((x+a)*pi\/180)+B','dependent',{'Q'},'independent',{'x'},'coefficients',{'A','a','B'});ff=fit(x,Q,ft_)plot(x,Q,'b*');hold on;x=-30:390;Q1=ff(x);plot(...

各位大侠,用MATLAB做非线性拟合时,RMSE越小越好,但多大时拟合的效果好...
在使用MATLAB进行非线性拟合时，RMSE（均方根误差）是一个重要的评价指标，反映了模型预测值与实际值之间的差距。通常来说，RMSE越小，模型的预测准确性越高。然而，RMSE的具体数值并没有一个固定的“好”标准值，它依赖于具体的应用场景和数据特性。例如，在气象预测中，RMSE可能需要达到0.5度以下才能...

请教matlab非线性拟合结果不唯一的问题
在用matlab的lsqcurvefit( )或nlinfit( )函数进行非线性拟合时，往往不是一次运行就成功的，其结果是不唯一的，其问题在很大程度与初值的选定有较大的关系。可以调整x0的初值，当exitflag=1时（或相关系数R²≈1），说明求解成功。调整x0的初值最有效的方法，就是使用随机函数rand（）。

关于matlab非线性拟合的问题?急急!求高手解答
求解方法：>> x=[1,2,3,4,5,6,7];y=[0.0183 0.0043 0.0038 0.0087 0.0211 0.0521 0.1360];>> fun=inline('a(1)*(1+(a(2)^2)*exp(x.*a(3))+cos(x)).*sqrt((1-(a(2)^2))*x).\/x.^2','a','x');>> b=rand(1,3);a=lsqcurvefit(fun...

关于matlab非线性拟合的问题
disp('实拟合系数')disp(realx);figure;plot(xdata,ydata)yfit=curvefun(realx,xdata);hold on;plot(xdata,yfit,'r')grid on legend('原始曲线','拟合曲线','Location','southeast')[x,renorm]=nlinfit(xdata,ydata,@curvefun,x0); %确定待定系数 disp('拟合系数')disp(x);realx=real(x)...

Matlab不确定度验证及非线性拟合的问题
现在这个运行出来每次都不一样，有的离散度只有0.11左右，大部分是0.2左右的；由于生成的y最后基本都等于11多了，所以前几组含显著小于11的数的离散值就偏大，而后面几组基本从头到尾都等于11多，就容易偏小。b=polyfit(x(i,:),y1(i,:),6); %这里拟合的阶数越高，拟合曲线越弯来拐去的...

matlab多元函数非线性拟合问题
1、你的数据有问题：x1、x2都是13个点，而y是12个点。我暂时按照舍去x最后那个点处理。2、从现在的情况看，效果不好，这和你的数据是否适合所给拟合公式有关。尤其y第5个点感觉比较怪异。3、拟合问题和初值关系很大，如果你能知道拟合参数的大概范围会对尽快得到理想的结果有帮助。function zd...

matlab非线性拟合问题
legend('原始曲线','拟合曲线','Location','southeast')[x,renorm]=nlinfit(xdata,ydata,@curvefun,x0); %确定待定系数 disp('拟合系数')disp(x);realx=real(x);disp('实拟合系数')disp(realx);figure;plot(xdata,ydata)yfit=curvefun(realx,xdata);hold on;plot(xdata,yfit,'r')grid on...

如何用matlab实现非线性最小二乘拟合
最后再命令行窗口处输入solvexy，并敲入键盘上的enter建。t=29.45  0.5，即说明了a=29.45 ，b=0.5时，取得最好拟合。命令说明通过上面的例子知道，matlab实现非线性最小二乘拟合的关键命令是 lsqnonlin。该命令的格式如下 x=lsqnonlin('f',x0) 功能：作为非线性最小二乘拟合，其中f是...