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最小二乘法非线性
2020-09-15

由于 f的非线性,所以不能象线性最小二乘法那样用求多元函数极值的办法来得到参数估计值,而需要采用复杂的优化算法来求解.常用的算法有两类,一类是搜索算法,另一类是迭代算法.搜索算法的思路是:按一定的规则选择若干组参数值

这个问题的计算量很大.各点的(xi,yi) (i=1,2,3,4,5) 坐标大致成线形关系.可利用最小二乘法求出斜率、截距 以及非线性度.首先约定 用小写的x和y表示各点坐标.而大写字母表示平均值.例如 (X)表示横坐标的平均值、(Y^2) 表示纵坐标平

式中y是系统的输出,x是输入,θ是参数(它们可以是向量).这里的非线性是指对参数θ的非线性模型,不包括输入输出变量随时间的变化关系.在估计参数时模型的形式f是已知的,经过N次实验取得数据(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn).估计参数的准则(或称目标函数)选为模型的误差平方和非线性最小二乘法就是求使Q达到极小的参数估计值娈.

设(x 1,y 1 ),(x 2,y 2),…,(x n,y n)是直角平面坐标系下给出的一组数据,若x 1

NLLS: 非线性最小二乘法拟合非线性最小二乘法拟合说明: 对得到的阻抗谱应用非线性最小二乘法拟合(NLLS),得到最佳等效电路及相应参数.在这一过程中,采用“试探”的方法,即先选定某种等效电路

以误差的平方和最小为准则来估计非线性静态模型参数的一种参数估计方法.设非线性系统的模型为y=f(x,θ),常用于传感器参数设定.

线性的最高次数就是1次,只是计算参数a和b.非线性的可以自定义任意个参数,可以是高次的,也可以是更复杂形式.总之线性的也可以用非线性的函数去计算lsqcurvefit,希望对你有所帮助.

非线性最小二乘法是以误差的平方和最小为准则来估计非线性静态模型参数的一种参数估计方法

搞得这么复杂干嘛.用Excel就可以搞定.回归分析回归分析工具通过对一组观察值使用“最小二乘法”直线拟合来执行线性回归分析.本工具可用来分析单个因变量是如何受一个或几个自变量影响的.例如,观察某个运动员的运动成绩与一系

所谓回归分析法,是在掌握大量观察数据的基础上,利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式(称回归方程式).回归分析中,当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时,叫做一元回归分析;当研究的因果关系涉

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