作业帮函数模型已知,matlab拟合效果不好,参数初值选取困难,
来源：学生作业帮 编辑：作业帮 分类：综合作业 时间：2024/07/08 19:14:32
函数模型已知,matlab拟合效果不好,参数初值选取困难,
y=a*(erf(b*x-c*d)-erf(e*x-c*f-c*g)
数据data=[406.7277885\x05137.14002;396.3701493\x05129.135258;
386.7249018\x05132.30158;376.8147918\x05126.839846;
363.7578501\x05125.081926;352.7987919\x05120;
340.4656022\x05124.994586;328.9669309\x05127.833086;
318.5185444\x05120;305.7217385\x05123.413636;
292.401568\x05120;279.7988278\x05117.907794;
269.8353326\x05125;256.6199188\x05137.58274;
242.7288382\x05150;231.603985\x05166.179912;
219.7920453\x05188.586424;208.0815855\x05202.415056;
195.8831356\x05219.561754;183.7129188\x05250;
169.4950731\x05288.450892;156.2618555\x05335.626338;
146.1472272\x05363.031852;133.5433864\x05398;
122.3291622\x05432.727438;110.4763987\x05461.082626;
98.13668149\x05472.697868;85.11414179\x05481.263088;
74.09867816\x05482.306588;62.64864669\x05473.26513;
50.71584854\x05450;40.54340021\x05404.648238;
28.66147842\x05342.047488;17.10543153\x05296.069944;
6.435406446\x05240.044634;-4.953847206\x05207.15813;
-17.07045898\x05159.586782;-29.24478987\x05120;
-39.70829721\x0570.16458;-49.95613879\x0548.938866;
-61.38411967\x0532.301462;-74.0982277\x0520.723808;
-84.62206594\x0515;-94.87539417\x058;
-105.0154688\x055;-116.126913\x050.03394];
函数模型是y=a*(erf(b*x-c*d)-erf(e*x-c*f-c*g))
y=a*(erf(b*x-c*d)-erf(e*x-c*f-c*g)
数据data=[406.7277885\x05137.14002;396.3701493\x05129.135258;
386.7249018\x05132.30158;376.8147918\x05126.839846;
363.7578501\x05125.081926;352.7987919\x05120;
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269.8353326\x05125;256.6199188\x05137.58274;
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169.4950731\x05288.450892;156.2618555\x05335.626338;
146.1472272\x05363.031852;133.5433864\x05398;
122.3291622\x05432.727438;110.4763987\x05461.082626;
98.13668149\x05472.697868;85.11414179\x05481.263088;
74.09867816\x05482.306588;62.64864669\x05473.26513;
50.71584854\x05450;40.54340021\x05404.648238;
28.66147842\x05342.047488;17.10543153\x05296.069944;
6.435406446\x05240.044634;-4.953847206\x05207.15813;
-17.07045898\x05159.586782;-29.24478987\x05120;
-39.70829721\x0570.16458;-49.95613879\x0548.938866;
-61.38411967\x0532.301462;-74.0982277\x0520.723808;
-84.62206594\x0515;-94.87539417\x058;
-105.0154688\x055;-116.126913\x050.03394];
函数模型是y=a*(erf(b*x-c*d)-erf(e*x-c*f-c*g))
曲线拟合一般是多项式函数拟合,这个函数非线性程度极高,而且和多项式函数差别太大,是很难拟合的.实际上你要解决的应该是参数估计问题,而非拟合问题.这个明显是一个最小二乘估计问题.如果你就是用的最小二乘估计的话,问题可能出在两个地方：1、如果数据点含有非高斯白噪声分布的干扰,那么从理论上它就不是无偏估计和一致估计,也就是说就算理论上讲它的效果都非常差.2、估计未工作在适应状态,样本点信息不够欠拟合或者过多导致了过拟合,试着减少一些点或者补进来一些点.
要是做题的话题目怎么要求你就怎么做可以了,不用管效果好坏.要是处理一个实际的问题的话,你可以考虑用一些优化算法.比如确实含有某些干扰,可以用一些联合算法,也可以用递归,遗传算法等改良回归器本身.
再问： 大虾啊，我是个matlab的初学者，确实是为了解决实际问题的，为了得到一组参数估计值。 函数模型是我自己瞎整的 自己也是拟合好久 感觉不靠谱，可以帮我给个适合这些离散点的函数模型嘛 形式和这个模型类似的 谢谢了 比较急。
再答： 你是不是这样做的：先把函数模型设出来，然后把X依次带进去求出来一些y，生成了样本，再用这些样本来回归函数？这个确实是一般做法，你做的这个我看很像信号估计问题，如果是信号估计问题的话，为什么不换一下思路，用估计理论常用的方法做呢？比如最大似然估计，均方误差界等方法。如果确实是数学问题的话，我推荐你找到拟合的基本理论再复习一下，比如找本工程数学数值分析或者是数论，看一下参数回归的相关章节。问题不是出在你matlab用的熟练否，而是基础理论出问题了。
再问： 是关于矿区的开采沉陷预计，是概率积分法。我感觉也是可能基础理论出了问题。数学不是很好。数值分析正在学 呵呵 大侠 有什么好的建议吗
再答： 这是最佳状态，带着项目学数学。你可以在学数值分析的时候找到你项目相关的期刊论文，对比着你学到的数学知识，这样你的数值积分能学的非常优秀，课题也能得到很好的解决。 我不是地理学科的，所以很专业的建议谈不上。但是我能大体明白你是做什么：使用概率积分法来形成一个沉陷预测的模型，然后实测到观察数据，用观察数据回归模型参数形成成果。目前你是对这个回归模型参数的问题搞不明白，原因是数值分析没有学到这里，并且相关文献也不太涉及这个地方。没有关系，静下心来带着这个问题去学习，一定会事半功倍。最后祝你成功。
要是做题的话题目怎么要求你就怎么做可以了,不用管效果好坏.要是处理一个实际的问题的话,你可以考虑用一些优化算法.比如确实含有某些干扰,可以用一些联合算法,也可以用递归,遗传算法等改良回归器本身.
再问： 大虾啊，我是个matlab的初学者，确实是为了解决实际问题的，为了得到一组参数估计值。 函数模型是我自己瞎整的 自己也是拟合好久 感觉不靠谱，可以帮我给个适合这些离散点的函数模型嘛 形式和这个模型类似的 谢谢了 比较急。
再答： 你是不是这样做的：先把函数模型设出来，然后把X依次带进去求出来一些y，生成了样本，再用这些样本来回归函数？这个确实是一般做法，你做的这个我看很像信号估计问题，如果是信号估计问题的话，为什么不换一下思路，用估计理论常用的方法做呢？比如最大似然估计，均方误差界等方法。如果确实是数学问题的话，我推荐你找到拟合的基本理论再复习一下，比如找本工程数学数值分析或者是数论，看一下参数回归的相关章节。问题不是出在你matlab用的熟练否，而是基础理论出问题了。
再问： 是关于矿区的开采沉陷预计，是概率积分法。我感觉也是可能基础理论出了问题。数学不是很好。数值分析正在学 呵呵 大侠 有什么好的建议吗
再答： 这是最佳状态，带着项目学数学。你可以在学数值分析的时候找到你项目相关的期刊论文，对比着你学到的数学知识，这样你的数值积分能学的非常优秀，课题也能得到很好的解决。 我不是地理学科的，所以很专业的建议谈不上。但是我能大体明白你是做什么：使用概率积分法来形成一个沉陷预测的模型，然后实测到观察数据，用观察数据回归模型参数形成成果。目前你是对这个回归模型参数的问题搞不明白，原因是数值分析没有学到这里，并且相关文献也不太涉及这个地方。没有关系，静下心来带着这个问题去学习，一定会事半功倍。最后祝你成功。