你可以用 fit()函数拟合,得到系数a、b的值。
数学模型应选用y=aexp(-bx)
其中: a = 04467 ; b = 2151;
按常理:按下面 *** 作即可
在Matlab下输入:edit,然后将下面两行百分号之间的内容,复制进去,保存
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function F=zhidao_fit_4(a,x)
F=a(1)+exp(a(2)x);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
在Matlab下面输入:
x=1993:1:2003;
y=[0818691554 0789061222 0751629834 0738927407 0735678662 0689186775 068293436 0665770829 0659170406 0637114428 062024148];
[A,res]=lsqcurvefit('zhidao_fit_4',0001ones(1,2),x,y);
A
结果:
A =
07080 -00953
但是作图的话,就不好了。
>> yy=zhidao_fit_4(A,x);
>> plot(x,y,'',x,yy,'r')
差距比较大。
你看一下,你的x是在指数上面的,你的x那么大
建议你:
x=1:11;
y=[0818691554 0789061222 0751629834 0738927407 0735678662 0689186775 068293436 0665770829 0659170406 0637114428 062024148];
[A,res]=lsqcurvefit('zhidao_fit_4',0001ones(1,2),x,y);
A
>> yy=zhidao_fit_4(A,x);
>> plot(x,y,'',x,yy,'r')
这样做出来的图就好多了。
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至于R^2
你最好给个表达式。
Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ,使用方便,能实现多种类型的线性、非线性曲线拟合。下面结合我使用的 Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个工具箱。
假设我们要拟合的函数形式是 y=Axx + Bx, 且A>0,B>0。
1、在命令行输入数据:
》x=[1103323 1487328 178064 2028258033 2247105 2445711 262908 2800447 296204 3115475];
》y=[5 10 15 20 25 30 35 40 45 50];
2、启动曲线拟合工具箱
》cftool
3、进入曲线拟合工具箱界面“Curve Fitting tool”
(1)点击“Data”按钮,d出“Data”窗口;
(2)利用X data和Y data的下拉菜单读入数据x,y,可修改数据集名“Data set name”,然后点击“Create data set”按钮,退出“Data”窗口,返回工具箱界面,这时会自动画出数据集的曲线图;
(3)点击“Fitting”按钮,d出“Fitting”窗口;
(4)点击“New fit”按钮,可修改拟合项目名称“Fit name”,通过“Data set”下拉菜单选择数据集,然后通过下拉菜单“Type of fit”选择拟合曲线的类型,工具箱提供的拟合类型有:
Custom Equations:用户自定义的函数类型
Exponential:指数逼近,有2种类型, aexp(bx) 、 aexp(bx) + cexp(dx)
Fourier:傅立叶逼近,有7种类型,基础型是 a0 + a1cos(xw) + b1sin(xw)
Gaussian:高斯逼近,有8种类型,基础型是 a1exp(-((x-b1)/c1)^2)
Interpolant:插值逼近,有4种类型,linear、nearest neighbor、cubic spline、shape-preserving
Polynomial:多形式逼近,有9种类型,linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-9th degree ~
Power:幂逼近,有2种类型,ax^b 、ax^b + c
Rational:有理数逼近,分子、分母共有的类型是linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-5th degree ~;此外,分子还包括constant型
Smoothing Spline:平滑逼近(翻译的不大恰当,不好意思)
Sum of Sin Functions:正弦曲线逼近,有8种类型,基础型是 a1sin(b1x + c1)
Weibull:只有一种,abx^(b-1)exp(-ax^b)
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