方法一:多项式拟合polyfit

 1 x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9];
2
3 y=[9 7 6 3 -1 2 5 7 20];
4 P= polyfit(x, y, 3) %三阶多项式拟合
5
6 xi=0:.2:10;
7
8 yi= polyval(P, xi); %求对应y值
9
10 plot(xi,yi,x,y,'r*');

运行结果:

多项式系数:P =0.1481 -1.4030 1.8537 8.2698

使用matlab中的ploy2sym函数:y=poly2sym(P)

得到y=0.1481 * x^3 + -1.4030 * x^2 +1.8537 * x + 8.2698

方法二:工具箱拟合cftool

1 x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9];
2 y=[9 7 6 3 -1 2 5 7 20];
3
4
5 cftool(x,y)

运行结果:

  • 拟合类型中我们选择polynominal(多项式),拟合阶数选择3,运行结果中可见R平方值高达0.94,属于比较准确的.

方法三:指定函数拟合

1、已知数据
2、作出散点图,观察

3、拟合

运行结果:

参考文献:matlab在数学建模中的应用 (卓金武)

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