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我正在尝试使用 lsqcurvefit 进行一些拟合。我有一个这样的功能:
function F = cdf_3p_model(a,data)
F=1-((1-a(5)-a(6)).*(exp(-abs(data)./a(1)))+((1-a(4)-a(6)).*(exp(-abs(data)./a(2))))+((1-a(4)-a(5)).*(exp(-abs(data)./a(3)))));
function [a residual] = cdf_fit_3p(x,y)
a0 = [10 1 0.1 0.3 0.3 0.3];
lb = [0 0 0 0 0 0];
ub = [];
curvefitoptions = optimset('Display','final','MaxFunEvals',100000,'MaxIter',50000);
[a, residual] = fmincon(@cdf_3p_model,a0,x,y,lb,ub,curvefitoptions);
end
a(1) > a(2) > a(3)
a(5) + a(6) +a(7) = 1
最佳答案
我认为您有更好的机会使用其中一种最小化例程,例如 fmincon它允许您指定您可能无法执行的约束。您可以通过采用模型和数据之间差异的 L2 范数轻松合并最小二乘法
关于matlab:lsqcurvefit 和参数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/8242710/
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我将选项设置为 options=optimset('LevenbergMarquardt', 'on') 然后雇用lsqcurvefit像下面, [x,resnorm,residual,exitfla
我想用洛伦兹函数拟合一些数据,但我发现当我使用不同数量级的参数时拟合会出现问题。 这是我的洛伦兹函数: function [ value ] = lorentz( x,x0,gamma,amp )
我想为我的数据集拟合任意函数。因此,我在 MATLAB 中使用了 lsqcurvefit。现在我想给拟合程序赋予权重,这意味着当曲线拟合函数 (lsqcurvefit) 计算拟合残差时,一些数据点比其
这个问题已经有答案了: Java curve fitting library [closed] (2 个回答) 已关闭10 年前。 或任何其他可以将多对作为输入并以您想要的格式输出拟合曲线或函数的函数
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当使用 lsqcurvefit 执行非线性最小二乘法拟合时,将 Jacobian 作为输出(即 [x,resnorm,residual,exitflag,output,lambda,jacobian]
我正在使用 Matlab 中的 lsqcurvefit 函数对一些实验数据进行建模。数据采用特定形状,因此算法只是调整该形状的系数以改变其振幅等。 该模型运行良好并且拟合良好(我计算了卡方)。 Lev
我最近在 MatLab 中编写了一个程序,该程序在很大程度上依赖于 MatLab 的“importdata”函数和优化工具箱中的“lsqcurvefit”函数。在 Windows 中使用 MatLab
我是一名优秀的程序员,十分优秀!