如何拟合两个自变量的非线性函数

matlab 万能实用的非线性曲线拟合方法

——转载网络在科学计算和工程应用中,经常会遇到需要拟合一系列的离散数据,最近找了很多相关的文章方法,在这里进行总结一下其中最完整.几乎能解决所有离散参数非线性拟合的方法第一步:得到散点数据根据你的实际问题得到一系列的散点例如: x=[3.2,3.6,3.8,4,4.2,4.8,5,5.4,6.2,6.4,6.6,6.9,7.1]';%加上一撇表示对矩阵的转置 y=[0.38,0.66,1,0.77,0.5,0.66,0.83,1,0.71,0.71,1,0.87,0.83]'; 第二步:

非线性函数的最小二乘拟合及在Jupyter notebook中输入公式 [原创]

突然有个想法,能否通过学习一阶RC电路的阶跃响应得到RC电路的结构特征——时间常数τ(即R*C).回答无疑是肯定的,但问题是怎样通过最小二乘法.正规方程,以更多的采样点数来降低信号采集噪声对τ估计值的影响.另外,由于最近在捣鼓Jupyter和numpy这些东西,正好尝试不用matlab而用Jupyter试试看.结果是意外的好用,尤其是在Jupyter脚本中插入LaTeX格式的公式的功能,真是太方便了!尝试了直接把纸上手写的公式转换到Jupyter脚本中的常见工具软件. 以下原创内容欢迎网友转载,

最小二乘法拟合非线性函数及其Matlab/Excel 实现（转）

1.最小二乘原理 Matlab直接实现最小二乘法的示例: close x = 1:1:100; a = -1.5; b = -10; y = a*log(x)+b; yrand = y + 0.5*rand(1,size(y,2)); %%最小二乘拟合 xf=log(x); yf=yrand; xfa = [ones(1,size(xf,2));xf] w = inv(xfa*xfa')*xfa*yf';%直接拟合得到的结果参考资料: 1.http://blog.csdn.net/lotus_

最小二乘法拟合非线性函数及其Matlab/Excel 实现

1.最小二乘原理 Matlab直接实现最小二乘法的示例: close x = 1:1:100; a = -1.5; b = -10; y = a*log(x)+b; yrand = y + 0.5*rand(1,size(y,2)); %%最小二乘拟合 xf=log(x); yf=yrand; xfa = [ones(1,size(xf,2));xf] w = inv(xfa*xfa')*xfa*yf';%直接拟合得到的结果参考资料: 1.http://blog.csdn.net/lotus_

使用MindSpore的线性神经网络拟合非线性函数

技术背景在前面的几篇博客中,我们分别介绍了MindSpore的CPU版本在Docker下的安装与配置方案.MindSpore的线性函数拟合以及MindSpore后来新推出的GPU版本的Docker编程环境解决方案.这里我们在线性拟合的基础上,再介绍一下MindSpore中使用线性神经网络来拟合多变量非线性函数的解决方案. 环境配置在按照这篇博客中的方法进行安装和配置之后,可以在本地的docker镜像仓库中找到一个mindspore的镜像: [dechin-manjaro gitlab]# d

MATLAB神经网络（3）遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合

3.1 案例背景遗传算法(Genetic Algorithms)是一种模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种并行随机搜索最优化方法. 其基本要素包括:染色体编码方法.适应度函数.遗传操作和运行参数. 非线性函数:$y=x_{1}^{2}+x_{2}^{2}$ 3.2 模型建立 3.2.1 算法流程遗传算法优化使用遗传算法优化BP神经网络的权值和阔值,种群中的每个个体都包含了一个网络所有权值和阔值,个体通过适应度函数计算个体适应度值,遗传算法通过选择.交叉和变异操作找到最优适应度值对应个

MATLAB神经网络（2） BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合

2.1 案例背景在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统,这些系统状态方程复杂,难以用数学方法准确建模.在这种情况下,可以建立BP神经网络表达这些非线性系统.该方法把未知系统看成是一个黑箱,首先用系统输入输出数据训练BP神经网络,使网络能够表达该未知函数,然后用训练好的BP神经网络预测系统输出. 本章拟合的非线性函数为\[y = {x_1}^2 + {x_2}^2\]该函数的图形如下图所示. t=-5:0.1:5; [x1,x2] =meshgrid(t); y=x1.^2+x2.^2; s

MATLAB神经网络（7） RBF网络的回归——非线性函数回归的实现

7.1 案例背景 7.1.1 RBF神经网络概述径向基函数是多维空间插值的传统技术,RBF神经网络属于前向神经网络类型,网络的结构与多层前向网络类似,是一种三层的前向网络.第一层为输入层,由信号源结点组成:第二层为隐藏层,隐藏层节点数视所描述问题的需要而定,隐藏层中神经元的变换函数即径向基函数是对中心点径向对称且衰减的非负非线性函数,该函数是局部响应函数,而以前的前向网络变换函数都是全局响应的函数:第三层为输出层,它对输入模式作出响应.RBF网络的基本思想是:用RBF作为隐单元的“基”构成隐藏

遗传算法的C语言实现(一):以非线性函数求极值为例

以前搞数学建模的时候,研究过(其实也不算是研究,只是大概了解)一些人工智能算法,比如前面已经说过的粒子群算法(PSO),还有著名的遗传算法(GA),模拟退火算法(SA),蚁群算法(ACA)等.当时懂得非常浅,只会copy别人的代码(一般是MATLAB),改一改值和参数,东拼西凑就拿过来用了,根本没有搞懂的其内在的原理到底是什么.这一段时间,我又重新翻了一下当时买的那本<MATLAB智能算法30个案例分析>,重读一遍,发现这本书讲的还是非常不错的,不仅有现成算法的MATLAB实现,而且把每一种算

MATLAB神经网络（4）神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优

4.1 案例背景 \[y = {x_1}^2 + {x_2}^2\] 4.2 模型建立神经网络训练拟合根据寻优函数的特点构建合适的BP神经网络,用非线性函数的输入输出数据训练BP神经网络,训练后的BP神经网络就可以预测函数输出.遗传算法极值寻优把训练后的 BP 神经网络预测结果作为个体适应度值,通过选择.交叉和变异操作寻找函数的全局最优值及对应输入值. 网络结构:2-5-1 训练数据:3900,测试数据:100 4.3 编程实现 %% 基于神经网络遗传算法的系统极值寻优 %% 清空环境变量 c

JavaScript两种方法来定义一个函数

<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Insert title here</title> <script type="text/javascript"> /*I总结: 1.函数名能够做变量使用.能够赋值.能够传值 2.函数名当參数.传递给还有一个函数 */ //==================js中

面试题----入参两个Integer，无返回值，然后使这个两个值在调用函数后交换

我最近看到过一个比较好玩的面试题. 写个方法,入参两个Integer,无返回值,然后使这个两个值在调用函数后交换很有意思的一个题目,引发我的深思,根据一路的学习过来,下面把实现代码贴出来,方便学习. 这里我们需要注意的是值传递,还是引用传递. import java.lang.reflect.Field; public class TestSwap { public static void main(String[] args) throws NoSuchFieldException, Ill

MongoDB比较两列大小使用$subtract函数

是找出整个表 a大于b的总数量,要怎么操作数据库呢,那就要用到$subtract函数 MongoDB比较两列大小使用$subtract函数, // MongoDB 比较两列大小求出啊>b 的数值 db.seoProduceAnalyse.aggregate([ { "$project":{ "val":{"$subtract":["$a","$b"]} // a与 b两个值减得到值 val }

mysql中计算两个日期的时间差函数TIMESTAMPDIFF用法

mysql中计算两个日期的时间差函数TIMESTAMPDIFF用法: 语法: TIMESTAMPDIFF(interval,datetime_expr1,datetime_expr2) 说明: 返回日期或日期时间表达式datetime_expr1 和datetime_expr2the 之间的整数差.其结果的单位由interval 参数给出.interval 的法定值同TIMESTAMPADD()函数说明中所列出的相同. mysql> SELECT TIMESTAMPDIFF(MONTH,'200

tensorflow神经网络拟合非线性函数与操作指南

本实验通过建立一个含有两个隐含层的BP神经网络,拟合具有二次函数非线性关系的方程,并通过可视化展现学习到的拟合曲线,同时随机给定输入值,输出预测值,最后给出一些关键的提示. 源代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plotdata = { "batchsize":[], "loss":[] } d

两个js文件之间函数互调问题

按照常理来说,在<body>标签结束之前以下面的方式引入两个js文件 <script src="a.js"></script> <script src="b.js"></script> 则两个js文件中的函数就可以互相调用,但是如果按照这样的方式引入后,在调用的时候一直提示该函数is not defined 放在同一个js文件中没有任何问题,分成两个就无法找到那可以尝试这样的函数定义 var fun =

toggle的用法（点击更换不同的function）当指定元素被点击时，在两个或多个函数之间轮流切换。

一,用法 <html> <head> <script type="text/javascript" src="/jquery/jquery.js"></script> <script type="text/javascript"> $(document).ready(function(){ $("button").toggle(function(){ $("

MySql计算两个日期的时间差函数

MySql计算两个日期时间的差函数: 第一种:TIMESTAMPDIFF函数,需要传入三个参数,第一个是比较的类型,可以比较FRAC_SECOND.SECOND. MINUTE. HOUR. DAY. WEEK. MONTH. QUARTER或 YEAR几种类型,第二个和第三个参数是待比较的两个时间,比较是后一个时间减前一个时间,具体用法如下: SELECT TIMESTAMPDIFF(DAY,'2012-10-01','2013-01-13'); 返回结果是104,这里比较的是两个时间的天数差

用异或运算交换两个整数实现swap函数功能

对于异或运算有这如下说明: 1^1=0 0^0=0 1^0=1 0^1=1 简单理解就是当两个书相同时结果为0,而两个数不同时异或的结果为1 可用于两个整数的交换,而不用去引入一个中间变量 #include<cstdio> #include<iostream> #include<algorithm> #include<cstring> using namespace std; int main() { int a,b; cin>>a>>

c++作业：输入两个整数，用函数求两数之和。函数外部声明有什么作用？

#include <iostream> using namespace std; int main(){ //求两数的和? int a,b,s; cout<<"请你输入两个整型的数字:"<<endl; cin>>a>>b; int sum(int x ,int y); s=sum(a,b);//实际参数 ,代表具体数值,在()当中 cout<<"The sum of a and b is:"&l

javascript继承(五)—prototype最优两种继承（空函数和循环拷贝）

一.利用空函数实现继承参考了文章javascript继承—prototype属性介绍(2) 中叶小钗的评论,对这篇文章中的方案二利用一个空函数进行修改,可以解决创建子类对象时,父类实例化的过程中特权属性和特权方法,私有属性,私有方法的空耗资源问题. function Person(name,age){ this.name = name; this.age = age; } Person.prototype = { constructor:Person, sayHi:function(){ al

如何拟合两个自变量的非线性函数

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