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非线性参数估计(最小二乘法)
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下列方程,我需要确定三个参数:σ,Ps, kf
y =(σ/ (1-Sigma)) * (1-exp (- x * (1-Sigma) / Ps))) * (exp (- x / kf)
以下是实验值:x = (54.5, 77.4, 99.1, 121.8, 148.2, 172.2, 195.4)
y = (0.250, 0.299, 0.341, 0.375, 0.389, 0.406, 0.408)
约束:
σ0 < < 1,p > 0, kf > 0
我需要找的参数通过最小化之间的最小平方误差预测和实验值。我也需要找到每个参数的95%置信区间。
被新MATLAB,我不知道如何解决这个问题。我有什么选择,就像我可以用什么功能?我该如何解决这个问题呢?任何帮助/建议是感谢。
接受的答案
格雷格·希斯
2016年2月16日
总是与lookfor命令开始搜索。跟进和帮助文档
> > lookfor“最小二乘法”
lscov -最小二乘与已知协方差。
lsqnonneg——线性最小二乘nonnegativity约束。
spaugment -最小二乘形式增强系统。
spap2 -最小二乘样条逼近。
lsqnonlin——解决了非线性最小二乘问题。
lsqcurvefit——解决了非线性最小二乘问题。
lsqlin——约束线性最小二乘法。
plsregress -偏最小二乘回归。
使用最小二乘回归,多元线性回归。
plspcrdemo -偏最小二乘回归和主成分回归>
希望这个有帮助。
格雷格
