七参数加高程拟合

需要数据然后根据函数是否线性采用不同的方法基本原则是最小二乘

刚发现你的帖子,^_^给你写写具体的程序吧clcprompt=;dlg_title='请输入参数';num_lines=1;def=;answer=inputdlg(prompt,dlg_title,

我把这个式子分析了一下,原来是在关于e,t的二元函数y=f(e,t)中求系数a,b的问题.不难.把你的数据发过来,我来拟合.还有确实可化为线性表达式,用\处理:yt/e=a*(t^2-e*t^2)+b

在下面的resultslog里,B代表斜率,A代表截距.还有一个R拟合的结果好坏,越接近1说明拟合的越好!再问：那怎么把这个table放在图中呢？

Goodnessoffit适合度SSE拟合误差RMSErootmeansquareerror均方根误差Rsquare称为方程的确定系数,1之间,越接近1,表明方程的变量对y的解释能力越强.

这个其实就是一个简单的数据拟合,用不着那么复杂,使用下面的公式就行了t=[1.11.21.31.41.51.61.71.8]';y=[2.22.32.42.52.62.72.82.9]';e=[123

GPS得到的是在WGS84坐标系下的大地高高程而一般国家所用的高程数据是正常高高程两者之间存在高程异常可以通过拟合的方式进行高程异常的结算从而用大地高取代正常高进行使用

MATLAB中有cftool拟合工具箱,在command窗口输入cftool,可以通过图形界面去完成.很方便的.

1、你可以用nlinfit（）函数拟合,精度比较高.2、用matlab的拟合工具箱cftool也是非常方便,而且不用编程.你只要将y=d*(b-exp(-x/c))*exp(-2*a*log(b*ex

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30.7503a(1),a(2),a(3)有没有取值范围或其它约束条件?用fmincon(有约束)或fminsearch(无约束)就可以解决.再问：用fmincon随行，但得到的却不是最优解。

把数据列出来,用nlinfit.

线性回归是利用数理统计中的回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一,运用十分广泛.有一类模型,其回归参数不是线性的,也不能通过转换的方法将其变为线性的参数.这类模型

画出点后,点analyze里的fitlinear就可以了,会自动出来一个报告单的,里面有R2值,还有截距（intercept）和斜率（slope）值,分别代入公式y=a+b*x就是你这个线性拟合的公式

可以用lsqcurvefit（）函数或nlinfit（）函数拟合.例如：x=[.]y=[.]f=@(c,x)(1+c*log10(1950000))*(134410*(x.^10)-318250*(x

建立函数文件：functiony=myfun(beta,x)y=2.350176*beta(1)*(1-1/beta(2))*(1-(1-x(:,1).^(1/beta(2))).^beta(2)).

要新建两个文件：主文件,test.m------------------------------------------------------------------------------func

t=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]';y=[127627,128453,129227,129988,130756,131448,132129,132802,133474,133972]';

真正的不提交就是把password2放在form的外面,使用js来获取它的值,这样就只提交了两个参数.另外一个参数只做比较实用.其它的方式,只要是放在form里面的都会提交的,只不过是有值无值和获取不

GPS得到的是在WGS84坐标系下的大地高高程而一般国家所用的高程数据是正常高高程两者之间存在高程异常可以通过拟合的方式进行高程异常的结算从而用正常高取代大地高进行使用.高程拟合分平面拟合和曲面拟合两