matlab拟合曲线（MATLAB拟合曲线找拐点）

matlab负次幂曲线拟合方法？

用 （）函数或（）函数，可以求得其曲线拟合系数a,b。 求解步骤： x=[。。。],y=[。。。] func=@(a,x)a(1)*x^(-1)+a(2)*x^(-2) %a=a(1) , b=a(2) x0=[1,1] a = (x,y,func,x0) b=a(2),a=a(1)

matlab如何进行曲面拟合我有几十组（x，y，z？

这个函数的图像不是一条曲线，是个形似马鞍的曲面。

1、我们可以试着选取 , 范围内用看一下它的图像：

2、如果用画的话只需要在命令行窗口输入代码：

我们可以得到它的图像：

（更为直观地看）

matlabR2012a中如何进行数据拟合？

方法一、用数据拟合工具箱 打开工具箱。在的 中输入，即可进入数据拟合工具箱。

输入两组向量首先在的命令行输入两个向量，一个向量是你要的x坐标的各个数据，另外一个是你要的y坐标的各个数据。输入以后假定叫x向量与y向量，可以在里面看见这两个向量，要确保这两个向量的元素数一致，如果不一致的话是不能在工具箱里面进行拟合的。

例如在命令行里输入下列数据:

< [196,186, 137, 136, 122, 122, 71, 71, 70, 33]; < [0.012605; 0.013115; 0.016866; 0.014741; 0.022353; 0.019278; 0.041803; 0.038026; 0.038128; 0.088196];

数据的选取。打开曲线拟合共工具界面，点击最左边的和，选择刚才输入的数据，这时界面中会出现这组数据的散点图。

选择拟合方法，点击左侧为拟合结果，下方表格为误差等统计数据。

方法二、用神经网络工具箱

1、打开神经网络工具箱，在 内输入，进入 、导入数据，点击next，导入为为y。

3、选择网络参数，点击next，选择训练集和测试集数量，点next，选隐藏层节点个数。

4、训练数据，点next，选。

5、绘制拟合曲线，训练完成后电机p训练结果参数在训练完后自动弹出

神经网络工具箱可以用写，请搜索关键字 神经网络工具箱函数。

方法三、用函数写

<函数是中用于进行曲线拟合的一个函数。其数学基础是最小二乘法曲线拟合原理。曲线拟合：已知离散点上的数据集，即已知在点集上的函数值，构造一个解析函数（其图形为一曲线）使在原离散点上尽可能接近给定的值。

调用方法：a=(,,n)，

其中n表示多项式的最高阶数，，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 y=a1x^n+...+anx+a,共n+1个系数。

%例程A=(x,y,2);z=polyval(A,x);plot(x,y,'r*',x,z,'b')

方法四、自行写算法做拟合

请参考数值分析教科书，拟合、插值方法较多，算法并不复杂，灵活套用循环即可

matlab数据拟合的意义？

首先，曲线拟合是指选择适当的曲线类型来拟合观测数据，并用拟合的曲线方程分析两变量间的关系。即，拟合可以生成变量间的关系方程，那么用这个方程就可以分析和预测了，例如，根据测试新数据的输入，用关系方程直接获得输出，或者相反，根据输出来推断对应什么输入。

怎样用MATLAB进行多项式拟合？

方法/步骤

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在进行曲线拟合之前需要对数据进行绘图，通过图形来对数据的基本趋势进行一个大概的判断，便于进一步拟合。

%绘制图形：

x=1 9;

y=[9 7 6 3 -1 2 5 7 20];

plot(x,y,'r*');

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因为离散数据较少根据图形我们无法直观的确定多项式模型,因此我们需要进行进一步的判断。在图形窗口中依次点击：工具-基本拟合，在填出的基本拟合窗口中中勾选二次方，三次方，四阶多项式。

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在刷新后的图形窗口中，观察几条曲线和离散数据的逼近程度，选取最有曲线所对应的阶数进行多项式拟合。由图形可知，对于本例，三次多项式模型与四阶多项式模型对于本组离散数据都要较好的拟合度，且两条曲线大致重合，故而我们选用相对容易求解的三次多项式模型进行拟合。

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接下来采用三次多项式模型进行拟合：

%多项式拟合

x=1 9;

matlab拟合曲线（MATLAB拟合曲线找拐点）

y=[9 7 6 3 -1 2 5 7 20];

p=polyfit(x,y,3);

xi=1 10;

yi=polyval(p,xi);

plot(xi,yi,x,y,'r*');

拟合结果如下：

其中p为降幂排列的多项式的系数。

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确定了模型的参数后，揭下来的模型检验与修正我们不再进行，有兴趣的网友可以自行尝试，也可以关注我几天后更新下一篇经验：如何使用建立人口预测模型。最后对最后一段代码中出现的两个函数进行说明：

P=polyfit(x,y,N); %N多项式拟合函数，返回降幂排列的多项式系数

yi=polyval(P,xi); %计算以P向量为系数的多项式在xi处的值

拟合是什么意思？

拟合简介

如果待定函数是线性，就叫线性拟合或者线性回归(主要在统计中)，否则叫作非线性拟合或者非线性回归。表达式也可以是分段函数，这种情况下叫作样条拟合。

一组观测结果的数字统计与相应数值组的吻合。形象的说,拟合就是把平面上一系列的点，用一条光滑的曲线连接起来。因为这条曲线有无数种可能，从而有各种拟合方法。拟合的曲线一般可以用函数表示，根据这个函数的不同有不同的拟合名字。

在MATLAB中可以用polyfit 来拟合多项式。

拟合以及插值还有逼近是数值分析的三大基础工具，通俗意义上它们的区别在于：拟合是已知点列，从整体上靠近它们；插值是已知点列并且完全经过点列；逼近是已知曲线，或者点列，通过逼近使得构造的函数无限靠近它们。

拟合优度

matlab拟合曲线（MATLAB拟合曲线找拐点）

R^2衡量的是回归方程整体的拟合度，是表达因变量与所有自变量之间的总体关系。R^2等于回归平方和在总平方和中所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比。实际值与平均值的总误差中，回归误差与剩余误差是此消彼长的关系。因而回归误差从正面测定线性模型的拟合优度，剩余误差则从反面来判定线性模型的拟合优度。

统计上定义剩余误差除以自由度n – 2所得之商的平方根为估计标准误。为回归模型拟合优度的判断和评价指标，估计标准误显然不如判定系数R^2。R^2是无量纲系数，有确定的取值范围(0—1)，便于对不同资料回归模型拟合优度进行比较；而估计标准误差是有计量单位的，又没有确定的取值范围，不便于对不同资料回归模型拟合优度进行比较。

金融的应用和解释：

matlab拟合曲线（MATLAB拟合曲线找拐点）

拟合优度是一个统计术语，是衡量金融模型的预期值和现实所得的实际值的差距。

它是一种统计方法应用于金融等领域，基于所得观测值的基础上作出的预测。换句话说，它是衡量如何将实际观测的数值进行模拟的相关预测。

改善拟合结果

很多因素会对曲线拟合产生影响，导致拟合效果有好有坏，这里仅从一些角度出发探讨有可能改善拟合质量。

1）模型的选择 在拟合前对数据进行预处理也很有用，这包括对响应数据进行变换以及剔除Infs、NaNs，以及有明显错误的点。

3）合理的拟合应该具有处理出现奇异而使得预测趋于无穷大的时候的能力。

4）知道越多的系数的估计信息，拟合越容易收敛。

5）将数据分解为几个子集，对不同的子集采用不同的曲线拟合。

6）复杂的问题最好通过进化的方式解决，即一个间题的少量独立变量先解决。低阶问题的解通常通过近似映射作为高阶问题解的起始点。

有个数据拟合详细释义如下：数据拟合又称曲线拟合，俗称拉曲线，是一种把现有数据透过数学方法来代入一条数式的表示方式。

科学和工程问题可以通过诸如采样、实验等方法获得若干离散的数据，根据这些数据，我们往往希望得到一个连续的函数（也就是曲线）或者更加密集的离散方程与已知数据相吻合，这过程就叫做拟合(fitting)。

“最小二乘法”：即“最佳拟合直线”是使样本点到该直线的离差平方和达到最小的直线（采用垂直距离）。 拟合值就是通过最小二乘法拟合后在某点的预测值。

如何在matlab中拟合log2(1+x)的曲线？

quad('sqrt(1-x.^2).*x.*log(2+x)', -1, 1)

或者

quad(@(x)sqrt(1-x.^2).*x.*log(2+x), -1, 1)