什么是多項(xiàng)式擬合_擬合多項(xiàng)式什么意思_MATLAB多項(xiàng)式函數(shù)擬合和曲線擬合
本文關(guān)鍵詞:多項(xiàng)式擬合,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
MATLAB軟件提供了基本的曲線擬合函數(shù)的命令.
多項(xiàng)式函數(shù)擬合:a=polyfit(xdata,ydata,n)
其中n表示多項(xiàng)式的最高階數(shù),xdata,,ydata為將要擬合的數(shù)據(jù),它是用數(shù)組的方式輸入.輸出參數(shù)a為擬合多項(xiàng)式 的系數(shù)
多項(xiàng)式在x處的值y可用下面程序計(jì)算.
y=polyval(a,x)
一般的曲線擬合:p=curvefit(‘Fun’,p0,xdata,ydata)
其中Fun表示函數(shù)Fun(p,data)的M函數(shù)文件,p0表示函數(shù)的初值.curvefit()命令的求解問題形式是
若要求解點(diǎn)x處的函數(shù)值可用程序f=Fun(p,x)計(jì)算.
例如已知函數(shù)形式,并且已知數(shù)據(jù)點(diǎn) 要確定四個(gè)未知參數(shù)a,b,c,d.
使用curvefit命令,數(shù)據(jù)輸入 ;初值輸 ;并且建立函數(shù) 的M文件(Fun.m).若定義,則輸出
又如引例的求解,MATLAB程序:
t=[l:16]; %數(shù)據(jù)輸人
y=[ 4 6.4 8 8.4 9.28 9.5 9.7 9.86 10.2 10.32 10.42 10.5 10.55 10.58 10.6] ;
plot(t,y,’o’) %畫散點(diǎn)圖
p=polyfit(t,y,2) (二次多項(xiàng)式擬合)
計(jì)算結(jié)果:
p=-0.0445 1.0711 4.3252 %二次多項(xiàng)式的系數(shù)
由此得到某化合物的濃度y與時(shí)間t的擬合函數(shù)
對函數(shù)的精度如何檢測呢?仍然以圖形來檢測,將散點(diǎn)與擬合曲線畫在一個(gè)畫面上.參見圖5.3.
由此看見上述曲線擬合是比較吻合的。
>>x=[0.25,0.5 ,0.75,1,1.5,2,2.5,3,3.5,4,4.5,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16]; >>y=[30,68,75,82,82,77,68,68,58,51,50,41,38,35,28,25,18,15,12,10,7,7,4]; >>plot(x,y,'-') 得到一個(gè)圖像 可以看出他大概類似于一條拋物線 可以用二次擬合 輸入: >>a=polyfit(x,y,2) >>a = 0.0904 -6.1387 75.1158 所以擬合后的曲線為: y=0.0904t^2-6.1387t+75.1158 (y是酒精含量,t是時(shí)間) 檢驗(yàn)后符合條件x1=[350 350 350 350 350 350 350 350 350 500 500 500 500 500 500 500 500 500 650 650 650 650 650 650 650 650 650]; x2=[2 2 2 3.5 3.5 3.5 5 5 5 2 2 2 3.5 3.5 3.5 5 5 5 2 2 2 3.5 3.5 3.5 5 5 5]; x3=[2.33 1 0.428 2.33 1 0.428 2.33 1 0.428 2.33 1 0.428 2.33 1 0.428 2.33 1 0.428 2.33 1 0.428 2.33 1 0.428 2.33 1 0.428]; y=[90.27 93.68 92.65 87.4 91.71 93.94 86.49 93.9 93.6 82.4 92.27 93.98 87.58 93.01 93.24 82.96 92.61 94.83 90.32 92.6 92.77 89.97 90.31 93.47 90.51 92.61 94.04]; %每3個(gè)x為一組對應(yīng)一個(gè)y,請問怎樣編寫matlab程序,進(jìn)行最小二乘法擬合,得到回歸方程 format short g Y=y' X11=[ones(1,length(y));x1;x2;x3]' B1=regress(Y,X11)% 多元一次線性回歸 [m,n]=size(X11) X22=[]; for i=2:n for j=2:n if i<=j X22=([X22,X11(:,i).*X11(:,j)]); else continue end end end X=[X11,X22]; B2=regress(Y,X)% 多元二次線性回歸 [Y X*B2 Y-X*B2] plot(Y,X11*B1,'o',Y,X*B2,'*') hold on,line([min(y),max(y)],[min(y),max(y)]) axis([min(y) max(y) min(y) max(y)]) legend('一次線性回歸','二次線性回歸') xlabel('實(shí)際值');ylabel('計(jì)算值')
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