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基于优化的直线拟合

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西蒙Reclapino
西蒙Reclapino 2021年4月26日
评论道: 西蒙Reclapino2021年6月25日
跑:
你好!
我用以下优化脚本我拟合后的曲线 两点之间 和
我的问题是,我怎么能解决同样的通过添加约束优化问题 吗?
clc;
清晰;
抽搐
%的数据:时间和响应数据
10 t = [0]”;
7 y = [1];
%看数据
次要情节(2,1,1)
情节(t y‘*’,“MarkerSize”,10)
网格在
包含(“时间”)
ylabel (“响应”)
持有在
%曲线符合
E =[(大小(t)) exp (- t))
E = 2×2
1.0000 1.0000 1.0000 0.0000
%解决约束线性最小二乘问题
% cNew = lsqlin (E, y, [], [], [1], y(1),[],[],[],选择)% Solver-based方法
p = optimproblem;
c = optimvar (“c”2);
p。ObjectiveSense =“最小化”;
p。目标=总和((E * bxcy)。^ 2);
%约束的例子:p.Constraints.intercept c = c (1) + (2) = = 0.82
索尔=解决(p);
使用lsqlin解决问题。
cNew = sol.c;
tf = (0:0.1:10) ';
Ef =[(大小(tf) exp (- tf)];
yhatc = Ef * cNew;
%绘制曲线\
次要情节(2,1,2)
情节(t y‘*’,“MarkerSize”,10)
网格在
包含(“时间”)
ylabel (“响应”)
持有在
yhatc情节(tf)
标题(y (t) = c₁+ c_2e ^ {- t}’)
toc
运行时间是2.581019秒。
1评论
马特·J
马特·J 2021年4月27日
编辑:马特·J 2021年4月27日
我怎么能解决同样的通过添加约束优化问题…?
约束已经满意的解决方案。会完成的形式化约束优化?

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接受的答案

马特·J
马特·J 2021年4月27日
编辑:马特·J 2021年4月27日
p = optimproblem;
c = optimvar (“c”2);
p。ObjectiveSense =“最小化”;
p。目标=总和((E * bxcy)。^ 2);
p.Constraints = [1, exp (5)] * c > = 4;
索尔=解决(p);
1评论
西蒙Reclapino
西蒙Reclapino 2021年6月25日
谢谢你的支持。万博1manbetx @Matt J
你还能帮我设置一个约束的导数。如。 。然而,如果你想,你可以看一看在具体问题上的链接
//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/865045-how-to-put-constraints-on-the-derivative-of-a-polynomial-for-a-curve-fitting-problem?s_tid=srchtitle

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