——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:

定义: 最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术.它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配.利用最小二乘法可 以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小.最小二乘法还可用于曲线拟合.其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达. 最小二乘法原理:在我们研究两个变量(x,y)之间的相互关系时,通常可以得到一系列成对的数据(x1,y1.x2,y2... xm,ym):将这些数据描绘在x -y直角坐标系中,若发现这些点在一条直线附近,可以

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(

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

假设有这么一组数据, x=[4 5 6 7 8 4 8 10]'; y=[56 56 56 56 56 60 60 60]';z=[6 6 6 9 6 19 6 6]'; 要求出其平面方程z=C+Ax+By 可以使用MATLAB的regress来进行平面拟合: X = [ones(size(x,1),1) x y];b = regress(z,X); 解得:b=[-63.488372093023390;-1.406976744186046;1.402325581395351]; 分别对应上式的C

@ 目录 前言 一.拟合 1.定义 2.三种判别准则 3.最小二乘法 (1)一般形式 (2)常用函数 (3)matlab实现 二.插值 1.定义 2.方法 (1)分段线性插值 (2)拉格朗日插值多项式 (3)样条插值 3.matlab实现 (1)一维插值函数 (2)三次样条插值 (3)二维插值 总结 前言 插值和拟合都是要求通过已知的数据去寻求某个近似函数,使得近似函数与与已知数据有较高的拟合精度.本文将介绍两者的区别,相应的算法以及如何用matlab实现. 一.拟合 1.定义 已知一组(二维)

拟合椭圆首先要知道各个点的坐标,然和带入如下公式: x = [59 136 58 137 57 137 56 137 55 138 54 139 53 140 52 141 51 142 51 143 51 144 50 145 50 146 50 147 50 148 49 149 49 150 49 151 49 152 49 153 50 154 50 155 50 156 50 157 51 158 51 159 51 160 52 161 52 162 53 163 54 164 54

1.首先,你需要安装完成Matlab. 2.将libsvm-3.17.zip和drtoolbox.tar文件解压到:libsvm-3.17文件夹和drtoolbox,并放到MATLAB的工具箱安装目录下, 例如:C:\Program Files\MATLAB\R2014a\toolbox目录下. 3.启动Matlab. 4.单击File菜单下的Set Path...菜单项,打开Set Path对话框. 5.单击Add with Subfolders...命令按钮,进入C:\Program Fil

matlab中有专门的solve函数来解决方程组的(a-x)^2+(b-y)^2=e^2(C-x)^2+(D-y)^2=v^2已知a,b,c,d,e,v 值求解 X,Y 请问用 matlab 如何写,就是求2个园的交点问题.仿真程序为:global a b c d e v;>> a=1;b=0;c=-1;d=0;e=1.5;v=1.5;%设定你这几个未知数的值>> syms x y;%%%%%%x,y是变量>> [x,y]=solve('x^2+y^2-2*a*x-2*

一.数据排序整合 1.随机生成的数,从小到大排序 clear rand('seed',1)%设置随机种子,确保随机数一样 edge_range=unifrnd (1, 10, 1, 10) edge_height=unifrnd (1, 10, 1, 10) subplot(311),plot(edge_range,edge_height) title('初始值') temp(:,1) = edge_range.';%对应起来 temp(:,2) = edge_height.'; temp =

LINK :http://blog.sina.com.cn/s/blog_49f037d60100ok8y.html

https://blog.csdn.net/u010128736/article/details/53422070

import torch import numpy import random from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=1) y = x.pow(2)+0.2*torch.rand(x.size()) x,y = Variable(x),Va

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_

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_

MATLAB实例:多元函数拟合(线性与非线性) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 更多请看:随笔分类 - MATLAB作图 之前写过一篇博文,是关于一元非线性曲线拟合,自定义曲线函数. 现在用最小二乘法拟合多元函数,实现线性拟合与非线性拟合,其中非线性拟合要求自定义拟合函数. 下面给出三种拟合方式,第一种是多元线性拟合(回归),第二三种是多元非线性拟合,实际中第二三种方法是一个意思,任选一种即可,推荐第二种拟合方法. 1. MATLA

摘要:本论文先介绍了多项式数据拟合的相关背景,以及对整个课题做了一个完整的认识.接下来对拟合模型,多项式数学原理进行了详细的讲解,通过对文献的阅读以及自己的知识积累对原理有了一个系统的认识.介绍多项式曲线拟合的基本理论,对多项式数据拟合原理进行了全方面的理论阐述,同时也阐述了曲线拟合的基本原理及多项式曲线拟合模型的建立.具体记录了多项式曲线拟合的具体步骤,在建立理论的基础上具体实现多项式曲线的MATLAB实现方法的研究,采用MATLAB R2016a的平台对测量的数据进行多项式数据拟合,介绍了M

%%%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

非线性最小二乘拟合: 解法一:用命令lsqcurvefit function f = curvefun(x, tdata) f = x() + x()*exp() * tdata); %其中x() = a; x() = b; x() = c; %数据输入 tdata = ::; cdata = 1e- * [4.54, 4.99, 5.35, 5.65, 5.90, 6.10, 6.26, 6.39, 6.50, 6.59]; %设定预测值 x0 = [0.2 0.05 0.05]; %非线性拟

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