——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:

近期在准备美赛,因为比赛需要故重新安装了matlab,在里面想尝试一下神将网络工具箱.就找了一个看起来还挺赏心悦目的函数例子练练手: y=1+sin(1+pi*x/4) 针对这个函数,我们首先画出其在[-1,8]上的函数图像,这里间隔为0.05.代码为: p=[-1:0.05:8] t=1+sin(1+pi*p/4) plot(p,t,'-') title("要逼近的线性函数") xlabel("x") 画出的图像如下: 然后我们通过建立神经网络,并且训练,设置训练

%%%1.拟合问题:(做预测,主要使用的范围是样本比较小,拟合效果会好,样本比较多,拟合的效果就不是很好) 1.应用预测的场景:已经知道10年的样本,预测第11年以内的数据 2.用拟合的到关系式:样本数据的不到准确的关系式,那么采用拟合得到关系式在往下进行 %%总结:插值主要是用于求函数值.而拟合主要是求函数关系,从而进行预测等进一步分析%%%%%2.拟合计算: 通常需要解决两个问题:(1).线型的选择 %线型的选择,通常根据分析和散点图确定线型 (2).线型中参数的计算 %参数计算可采用最小二

一起来学演化计算-matlab@(x)构造匿名函数 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 https://www.ilovematlab.cn/thread-81614-1-1.html @(x)处理匿名函数 匿名函数为您提供了创建简单函数的快速方法,而无需每次都创建M文件.您可以使用语法 fhandle = @(arglist)body 构造一个匿名函数和该函数的句柄,其中body定义函数的主体,arglist是您可以传递给函数的参数列表. 示例 给定一个例子,有一

来源:https://blog.csdn.net/zhaluo0051/article/details/77949170 :https://blog.csdn.net/g28_gwf/article/details/84450935 Matlab做线性最小二乘拟合 函数命令为:a=polyfit(x,y,m)    % x,y为对应的自变量,m为需要拟合的最高次幂 y=polyval(a,x);      %根据拟合的函数得出x对应的因变量的值 函数表达形式为:f(x)=a1*x^m+...+a

Java 使用 CommonsMath3 的线性和非线性拟合实例,带效果图 例子查看 GitHub Gitee 运行src/main/java/org/wfw/chart/Main.java 即可查看效果 src/main/java/org/wfw/math 包下是简单的使用 版本说明 JDK:1.8 commons-math:3.6.1 一些基础知识 线性:两个变量之间存在一次方函数关系,就称它们之间存在线性关系.也就是如下的函数: \[f(x)=kx+b \] 非线性:除了线性其他的都是非线

Matlab学习笔记 figure函数 matlab中的 figure 命令,能够创建一个用来显示图形输出的一个窗口对象.每一个这样的窗口都有一些属性,例如窗口的尺寸.位置,等等.下面一一介绍它们. 一.概述  总的来说,figure 的使用语法包括: figure figure('PropertyName',propertyvalue,...) figure(h) h = figure(...) 第一种用法最简单,它创建一个窗口,其各种属性都是使用默认设置.例如它创建的窗口立即成为当前窗口,并

matlab学习笔记 bsxfun函数 最近总是遇到 bsxfun这个函数,前几次因为无关紧要只是大概看了一下函数体去对比结果,今天再一次遇见了这个函数,想想还是有必要掌握的,遂查了些资料总结如下.   函数bsxfun [功能描述]两个数组间元素逐个计算. [应用场合]当我们想对一个矩阵A的每一列或者每一行与同一个长度相等的向量a进行某些操作(比较大小,乘除等)时,我们只能用循环方法或者利用repmat函数将要操作的向量a复制成和A一样尺寸的矩阵,进而进行操作.从MATLAB R2007a开始

matlab 全部的随机数函数 (一)Matlab内部函数 a. 基本随机数 Matlab中有两个最基本生成随机数的函数. 1．rand() 生成(0,1)区间上均匀分布的随机变量.基本语法: rand([M,N,P ...]) 生成排列成M*N*P... 多维向量的随机数.如果只写M,则生成M*M矩阵:如果参数为[M,N]可以省略掉方括号.一些例子: rand(5,1) %生成5个随机数排列的列向量,一般用这种格式 rand(5) %生成5行5列的随机数矩阵 rand([5,4]) %生成一个

参考这篇文章的代码封装了一个类似Matlab中的magic函数,用来生成魔方矩阵. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np def magic(n): row,col=0,n//2 magic=[] for i in range(n): magic.append([0]*n) magic[row][col]=1 for i in range(2,n*n+1): r,l=(row-1+n)%n,(col+1)

Matlab调用C语言函数 如果我有一个用C语言写的函数,实现了一个功能,如一个简单的函数:double add(double x, double y) { return x + y ;}现在我想要在Matlab中使用它,比如输入:>> a = add(1.1, 2.2)                                                     3.3000要得出以上的结果,那应该怎样做呢?解决方法之一是要通过使用MEX文件,MEX文件使得调用C函数和调用Matl

1.心得: 在使用TensorFlow做非线性拟合的时候注意的一点就是输出层不能使用激活函数,这样就会把整个区间映射到激活函数的值域范围内无法收敛. # coding:utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os os.environ[' # 准备需要拟合的数据点 x_data = np.arange(-2*np.pi,2*np.pi,0.1).reshape(

原文:Matlab随笔之画图函数总结 MATLAB函数画图 MATLAB不但擅长於矩阵相关的数值运算,也适合用在各种科学目视表示(Scientific visualization).本节将介绍MATLAB基本xy平面及xyz空间的各项绘图命令,包含一维曲线及二维曲面的绘制.列印及存档. 基本XY平面绘图命令 Plot 是绘制一维曲线的基本函数,但在使用此函数之前,我们需先定义曲线上每一点的x及y座标.下例可画出一条正弦曲线: close all; %linspace(5,100,20)和5:5:

matlab中的eval函数使用 在matlab的命令行窗口中输入help eval命令回车就可以看到eval函数的官方解释,大概的意思就是执行matlab中的表达式,计算expression表示的代码.意思是相当于在命令行中输入expression表达式命令的意思. 用法: eval(expression) [output1,-,outputN] = eval(expression) 这里就很奇怪了,为啥不直接在命令行中输入命令而是要多使用一个eval函数来完成这样的事情呢.这个是有原因的,下

import java.util.Scanner; /*** * 1. 给定一个字符串,把字符串内的字母转换成该字母的下一个字母,a换成b,z换成a,Z换成A,如aBf转换成bCg, 字符串内的其他字符不改变,给定函数,编写函数 void Stringchang(const char*input,char*output) 其中input是输入字符串,output是输出字符串 * * */ public class Test { public static void main(String[] a

奇异值分解的理论参见下面的链接 http://www.cnblogs.com/pinard/p/6251584.html https://blog.csdn.net/shenziheng1/article/details/52916278 https://blog.csdn.net/billbliss/article/details/78579308 https://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/43053513 https://bl

前言 因为最近项目上的需要,才发现MATLAB的统计工具箱中的参数估计函数,觉得很简单很好用,现在把所有的参数估计函数整理一下,并在最后面附上调用示例. 参与人员 由于时间关系,这篇随笔是两个人一起整理的,下面是分工列表: 文字整理:鹏老师      博客:https://www.cnblogs.com/PengLaoShi/ 代码整理:CL_Pan_DUT  博客:https://www.cnblogs.com/CL-Pan/ 参数估计函数 参数估计式统计推断问题,即当总体分布的数学形式已知,

matplotlib 绘图之前需要先定义数据范围,python 有一个 sympy 包,类似 matlab 里面的符号函数,可以用来进行二维和三维的图像绘制, from sympy.plotting import plot3d或者plot(二维)from sympy import symbols(用来定义符号变量)from sympy.functions import sin(用来调用已经含有的一些函数名称,比如常见的sin,cos,exp)等 . 还有一个更方便的 mpmath 包,可以结合

matlab的多项式拟合: polyfit()函数 功能:在最小二乘法意义之上,求解Y关于X的最佳的N次多项式函数. clc;clear; close all; x=[ ]; y=[2.7 7.4 20.0 54.5 148.4]; r=corrcoef(x,y) ;%两个变量的相关系数 a=polyfit(x,y,) x1=:; P=polyval(a,x1);%a是多项式拟合后返回的系数 figure();hold on;plot(x,y,'r*',x1,P,'b-.'); 注:a是返回的两

clc;clear all;close all;%% 多项式拟合指令:% X = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 ];% Y = [9 7 6 3 -1 2 5 7 20]; % P= polyfit (X,Y,3);% % x = 0:2:10;% y = polyval(P,x);% plot(x,y,X,Y,'r*');%% 指定函数拟合 x=[ 0;0.4;1.2; 2;2.8;3.6;4.4;5.2; 6;7.2; 8;9.2;10.4;11.6;12.4;13.6;14.4;1

Function summary http://www.biomecardio.com/matlab/index.html clinspace Curvilinearly spaced points on a parametric curve cumsimps Cumulative Simpson's numerical integration dctn N-dimensional Discrete Cosine Transform evar Variance estimation fspeci