matlab多元非線性回歸教程(參考版)
2025-08-07 22:48本頁面
【正文】 ) nlintool(x, y, fun, b0)每一列為一個變量，所以有n個自變量，就有n列X1,x2,…xn, y都為列向量四、非線性回歸或曲線回歸問題配曲線的一般方法是：（一）先對兩個變量x和y 作n次試驗觀察得畫出散點(diǎn)圖，散點(diǎn)圖（二）根據(jù)散點(diǎn)圖確定須配曲線的類型.通常選擇的六類曲線如下：（1）雙曲線 （2）冪函數(shù)曲線y=a, 其中x0,a0（3）指數(shù)曲線y=a其中參數(shù)a0.（4）倒指數(shù)曲線y=a其中a0，（5）對數(shù)曲線y=a+blogx,x0（6）S型曲線（三）然后由n對試驗數(shù)據(jù)確定每一類曲線的未知參數(shù)a和b.=a根據(jù)線性化方法，算得由此 最后得 作業(yè)考察溫度x對產(chǎn)量y的影響，測得下列10組數(shù)據(jù)：溫度（℃）20253035404550556065產(chǎn)量（kg）求y關(guān)于x的線性回歸方程，檢驗回歸效果是否顯著，并預(yù)測x=42℃時產(chǎn)量的估值及預(yù)測區(qū)間（置信度95%）.某零件上有一段曲線，為了在程序控制機(jī)床上加工這一零件，需要求這段曲線的解析表達(dá)式，在曲線橫坐標(biāo)xi處測得縱坐標(biāo)yi共11對數(shù)據(jù)如下：xi02468101214161820yi求這段曲線的縱坐標(biāo)y關(guān)于橫坐標(biāo)x的二次多項式回歸方程.3: 在研究化學(xué)動力學(xué)反應(yīng)過程中，建立了一個反應(yīng)速度和反應(yīng)物含量的數(shù)學(xué)模型，形式為 其中是未知參數(shù)，是三種反應(yīng)物（氫，n戊烷，異構(gòu)戊烷）的含量，試由此確定參數(shù)，（1，, , , 2）序號反應(yīng)速度y氫x1n戊烷x2異構(gòu)戊烷x31470300102285801034703001204470801205470801061001901071008065847019065910030054101003001201110080120122853001013285190120混凝土的抗壓強(qiáng)度隨養(yǎng)護(hù)時間的延長而增加，現(xiàn)將一批混凝土作成12個試塊，記錄了養(yǎng)護(hù)日期x（日）及抗壓強(qiáng)度y（kg/cm2）的數(shù)據(jù)：養(yǎng)護(hù)時間x234579121417212856抗壓強(qiáng)度y354247535965687376828699試求型回歸方程.。, 39。, 39。 fun = inline(39。 b2 = beta(2)。 where MYMODEL is a MATLAB function such as: function yhat = mymodel(beta, x) yhat = (beta(1)*x(:,2) x(:,3)/beta(5)) ./ ... (1+beta(2)*x(:,1)+beta(3)*x(:,2)+beta(4)*x(:,3))。 b,statesb = stats = +003 * 0 X,y的原始數(shù)據(jù)：help nlinfit/ help nlinfitExamples: Use to specify MODELFUN: load reaction。 x=[z,x]。 x(:,7)=[ ]。 %。39。model39。beta0=[ ]。2927, 6862, 1273, 100072, 73280, 496]。2702, 6065, 1150, 97542, 40581, 564。2189, 4925, 971, 94974, 39377, 454。2121, 4254, 932, 92421, 38168, 462。1978, 3684, 855, 89211, 36652, 374。1780, 3156, 790, 85229, 35620, 355。1372, 2101, 688, 80671, 33225, 207。1249, 1647, 697, 76368, 30814, 156。1152, 1581, 632, 72538, 28670, 175。779, 1046, 514, 69172, 26640, 85。757, 1156, 434, 65859, 25590, 138。1114, 1681, 509, 67207, 26173, 338。837, 798, 575, 64653, 23711, 139。737, 558, 529, 61465, 22328, 98。586, 455, 475, 58796, 21364, 89。 yy=a*x1+b*x2+c*x3+d*x4+e*x5+f*x6。 x5=X(:,5)。 x3=X(:,3)。 x1=X(:,1)。 e=beta0(5)。 %每個元素 c=beta0(3)。 a=beta0(1)。1．下表列出了19521981年的原始數(shù)據(jù)，試構(gòu)造預(yù)測模型。下表列出了19521981年的原始數(shù)據(jù)，試構(gòu)造預(yù)測模型。,y39。volum39。,y39。volum39。,y39。volum39。) %換不同的初值，結(jié)果是一樣的。,[1,1],x39。)Optimization terminated: relative function value changing by less than .beta = exitflag = 3 [beta,a,b,exitflag]=lsqcurvefit(39。,[8,2],x39。 [beta,a,b,exitflag]=lsqcurvefit(39。,[10,50])。,39。beta = [beta,r ,J]=nlinfit(x39。volum39。,y39。,[1,5])。,39。 betabeta = [beta,r ,J]=nlinfit(x39。,[1,1])。,39。) [beta,r ,J]=nlinfit(x39。通過調(diào)用用戶自編的函數(shù) plot(xx,yy,39。) hold on xx=2::16。)又或 plot(x,y,39。 plot(xx,yy,39。) hold on xx=2::16。)或 p
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