matlab多元非线性曲线拟合

1、首先，在上方工具栏选取APPS，点击curvefitting。输入自变量x和因变量y。2、选择拟合方式，有多项式拟合polynomial，高斯拟合gaussian，幂指数拟合power等等，本次以多项式拟合为例。3、通过数据计算，可以获得曲线参数（曲线函数中的各项系数），从而实现曲线拟合。

该拟合问题可以用 nlinfit（）函数来解决。求解方法：1、将方程(x/a )^b+y^c=1看成z(x,y)=(x/a )^b+y^c=1；2、处理多个变量，可以将它们看成是一个x向量组；3、求解代码 x=[313.5604 239.4021 288.7583 309.7781 264.0802]';y=[0.331115272 0.334143601 0.403861609 0.4425972...

回答：参考nlinfit函数

于是立即就转换为了线性拟合 [1 log(x1) log(x2)]*[log(a) b c]'=log(y)于是[log(a) b c]'=[1 log(x1) log(x2)]\log(y)这样就可以得到a，b，c了。不需要进行非线性拟合。下面是程序：（对于x1、x2、y的赋值部分这里就不写了，你自己在前面加上即可）p=[ones(length(y),1)...

根据数据，其多元非线性拟合函数为 y=a(1)*(x1-22)^2 + a(2)*(x2-113)^2 + a(3)该拟合问题可以用nlinfit（）命令函数来实现。实现代码：x1=[22.9908325 22.99456666 23.00022308 23.0024026 23.00421017]';x2=[113.0723102 113.1409256 113.1080614 113.0651869 113.0704232]';y=[68...

拟合结果为 r=4.4121， b=80.7243 拟合函数为 y=exp(4.4121*x-80.7243*x*z)

非线性拟合,我用过很多次发现要用好她 的关键在于你要找到一个很好的初值 举个例子:椭圆的方程可以是 ax^2+by^2+cxy+dx+ey+f=0;发现其实双曲线,抛物线和他的一样 所以你在选取初值的时候最起码初值带入后 是个椭圆,不然你拟合出来不仅仅是效果差,可能就变质 你说的情况其实是解方程了(四个...

1、你的数据有问题：x1、x2都是13个点，而y是12个点。我暂时按照舍去x最后那个点处理。2、从现在的情况看，效果不好，这和你的数据是否适合所给拟合公式有关。尤其y第5个点感觉比较怪异。3、拟合问题和初值关系很大，如果你能知道拟合参数的大概范围会对尽快得到理想的结果有帮助。function zd...

用matlab拟合三元非线性曲线的步骤：设曲线方程为 f(x,y,z)=a1x+b2y²+a3z³，其中x、y、z数据已知有若干个组。x=[。。。]y=[。。。]z=[。。。]X=[x,y,z]f=[。。。]Y=f func=@（a,X）a(1)**X(:,1)+a(2)**X(:,2)^2+a(3)*X(:,3)^3 %自定义...

用regress回归出线性的，如果要二次的，可以构造x1*x1 x1*x2 x1*x3 x1*x4 x1*x5 x2*x2 x2*x3...等。这里只用线性的，原理一样。clc;clear;A=[...2.78 0.01 0.3 6600 0.1 0.00029 2.78 0.04 0.4 10680 0.1 0.02660 2.78 0.07 0.5 14770 0.1 0.08115 2.78 0....