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关于matlab数值优化问题,利用lsqcurvefit进行参数拟合 利用Matlab对实验数据进行拟合求解参数

2024-05-23m.verywind.com
关于lsqcurvefit拟合的问题-matlab~

从你提供的拟合函数来看,其拟合函数是非线性函数。所以用lsqcurvefit()函数是不合理的,应用 nlinfit(()函数来解决。

有关微分方程参数拟合的技术,已经有相关的讨论:1、基于matlab四种方法解决变参量常微分方程参数识别(回归) 2、基于MATLAB和Forcal进行微分方程参数拟合 3、一个典型隐式方程(通用有效介质方程)的拟合实例 总的来说微分方程参数拟合有三种方法:1.将原问题转换为一个优化问题,就是使拟合得到的结果和实验测量值之差的平方和最小,此时您可以调用MATLAB优化工具箱的所有函数,最这个目标进行优化,比如fmincon,ga,lsqnonlin等。 2 将问题看成一个超静定方程组,也就是说一组已知数据构成一个方程,如果有n测量数据就构成n组方程,此时fsolve函数可以搞定这个工作。 3..然当作一个拟合问题,而微分方程当作一个黑匣子,只是这个拟合的一直数据是测量的两组而已。这个时候lsqcurvefit、cftool和Simulink Design Optimization就可以大显身手了。不过调用lsqcurvefit和cftool函数来拟合,您必须对这两个函数熟悉呀,这个可是需要一定的MATLAB底子,不是一般的所谓大侠能够搞定的。 当然以上是高手的做法。 但如果你对Matlab只是一般性的了解的话推荐用插值拟合+数值微分的方法,如果实验数据够多误差是能满足一定要求的。

Sv,Sh,C,Fz你的程序中没有用到
MaxFunEvals 3000次不够,建议迭代次数都用默认

四组数据中有些有问题
算出来的结果当然和你给的图不一样

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  • 答:设剪去的正方形的边长为x,则水槽的容积为: ,建立无约束优化模型为:min y=- , 0<x<1.5 先编写M文件fun0.m如下:function f=fun0(x)f=-(3-2*x).^2*x;主程序为wliti2.m:[x,fval]=fminbnd('fun0',0,1.5);xmax=x fmax=-fval 运算结果为: xmax = 0.5000,fmax =2.0000...

  • matlab用内点惩罚函数法求解下面的最优化问题怎么解决
  • 答:1、在电脑中启动matlab,新建一个函数文件,用来写目标函数。2、在编辑器窗口中写入要求的目标函数,并保存,注意使函数名与文件名相同。3、再新建一个函数文件,用来编写非线性约束条件,将两个函数文件放在同一个文件夹中。4、在命令行窗口处写入fmincon命令,对于没有的线性约束条件的位置药用空矩阵...

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