matlab指数函数拟合（matlab 指数函数曲线拟合）
本文目录
- matlab 指数函数曲线拟合
- 求教MATLAB指数拟合问题：指数拟合y=a(exp(bx)-1)，要求精度高一些，画出原始数据和拟合曲线的重合情况
- 请教如何用matlab拟合指数函数曲线:y=a*exp(b*x),不用cftool，用函数
- matlab指数函数拟合
- 如何用matlab做指数拟合
- MATLAB指数函数的拟合过程中怎么确定初始值啊
- matlab拟合函数
- 谁能告诉我matlab如何拟合指数曲线啊
matlab 指数函数曲线拟合
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=a*exp(-bx)
其中： a = 0.4467 ； b = 2.151；
求教MATLAB指数拟合问题：指数拟合y=a(exp(bx)-1)，要求精度高一些，画出原始数据和拟合曲线的重合情况
拟合问题和很多因素有关，包括拟合函数的形式、优化算法、初值等。
对于楼主给的数据而言，指数函数似乎并非一个好的选择。从下图可以看到，四次多项式拟合的效果要比指数拟合效果好很多。事实上，即使用二次多项式（抛物线）拟合，也比指数拟合的效果要好。所以，建议楼主重新考虑一下拟合函数的形式，如果允许，可尝试采用多项式拟合。
参考代码
x=;
y=;
f = @(c,x) c(1)*(exp(c(2)*x)-1);
x0 = ;
c=lsqcurvefit(f,x0,x,y)
y1 = f(c,x);
p = polyfit(x,y,4);
y2 = polyval(p,x);
plot(x,y,’ro’,x,y1,’.-’,x,y2,’-x’)
r1 = norm(y-y1);
r2 = norm(y-y2);
legend(’原始数据’, ,2)
请教如何用matlab拟合指数函数曲线:y=a*exp(b*x),不用cftool，用函数
clc;clear
x=;%自己给数据
y=;%自己给数据
p=polyfit(x,log(y),1);
b=p(1);
a=p(2);
yfit=a*exp(b*x);
plot(x,y,’r-.’)
plot(x,yfit,’b-.’)
legend(’拟合前’,’拟合后’)
matlab指数函数拟合
拟合函数表达式y=a*exp(b+cx)
式中a=0.06154920769, b=-3.18125203, c=7.822374803
拟合度0.9725（相关系数）
如何用matlab做指数拟合
x=；
y=；
cftool（x，y）
在弹出的对话框选择fitting，弹出新的对话框选择 new fit，然后在第三个下拉菜单（Type of fit）中选择Exponential，然后点击Apply，即可；最后结果
General model Exp1:
f(x) = a*exp(b*x)
Coefficients (with 95% confidence bounds):
a = 1.453e+082 (-7.288e+084, 7.317e+084)
b = -0.09312 (-0.3464, 0.1602)
Goodness of fit:
SSE: 90.2
R-square: 0.9761
Adjusted R-square: 0.9522
RMSE: 9.497
注：括号中的是次要参数；
最终拟合结果：
f(x) = 1.453e+082*exp(-0.09312*x)
将2012带入即得
f(2012)=6.2225
MATLAB指数函数的拟合过程中怎么确定初始值啊
在拟合函数过程中，不管用nlinfit（）函数还是用lsqcurvefit（）函数去拟合非线性函数，都要先确定一组初始值，初始值选择好与坏，直接影响其拟合精度（即相关系数）。
但初始值选择实际是有一定的难度，一般方法也是最有效的方法，用随机函数rand（）来初定初始值，看相关系数是否接近于1，如不行，再调整初始值，rand（）*某个数的倍数，再拟合，或作图看原始点是否在拟合曲线附近，直到相关系数接近于1，结束拟合。
matlab拟合函数
题主给出中国人口预测问题（二），可以使用英国经济学家马尔萨斯提出的Malthus模型来拟合与预测。其步骤：
第一步，自定义Malthus模型函数（指数函数），如
func=@(k,t)N0*exp(D*(t-t0))
这里,N0=60.2;t0=1954;
第二步，利用1954-2005年的数据，分别使用lsqcurvefit函数，求出系数D。即
=lsqcurvefit(func,a0,t,N);
第三步，计算拟合值，即
x1=func(D,t);
第四步，计算相关系数R^2,即
R2=R2_fun(x,x1);
第五步，预测2010年和2030年的人口数，即
xhat=func(D,2010);
disp()
xhat=func(D,2030);
disp()
第六步，使用plot函数绘制，中国人口数的统计数据与预测模型曲线对比图,即
plot(t,x,’*-’,t,x1,’+-’)
第七步，标注图例，即
legend(’统计数据’,’Malthus模型’)
第八步，编写标题，即
title=’中国人口数的统计数据与Malthus模型曲线对比’;
第九步，标注坐标轴名称，即
xlabel(’年份’);ylabel(’人口（千万）’);
最后，编写程序，并运行可以得到如下结果。
其他问题与上述过程类似。
谁能告诉我matlab如何拟合指数曲线啊
MATLAB软件提供了基本的曲线拟合函数的命令．1 多项式函数拟合：a=polyfit(xdata,ydata,n)其中n表示多项式的最高阶数，xdata，ydata为将要拟合的数据，它是用数组的方式输入．输出参数a为拟合多项式 的系数多项式在x处的值y可用下面程序计算．y=polyval(a,x)2 一般的曲线拟合：p=curvefit(‘Fun’,p0,xdata,ydata)其中Fun表示函数Fun(p,data)的M函数文件，p0表示函数的初值．curvefit()命令的求解问题形式是若要求解点x处的函数值可用程序f=Fun(p,x)计算．例如已知函数形式 ，并且已知数据点 要确定四个未知参数a，b，c，d．使用curvefit命令，数据输入 ；初值输 ；并且建立函数 的M文件（Fun．m）．若定义 ，则输出又如引例的求解，MATLAB程序：t= ；plot(t,y,’o’) ％画散点图p=polyfit(t,y,2) (二次多项式拟合）计算结果：p=-0.0445 1.0711 4.3252 %二次多项式的系数由此得到某化合物的浓度y与时间t的拟合函数。
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