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北京石油化工學(xué)院2026年研究生招生接收調(diào)劑公告

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飛也如鈴

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[求助] 求助大俠幫忙，有關(guān)matlab模擬數(shù)據(jù)

x = [0.768;
0.711;
0.685;
0.671;
0.659;
0.657;
0.655;
0.654;
0.653;
0.654];

y = [4.584;
4.375;
4.234;
4.128;
4.041;
3.972;
3.913;
3.861;
3.815;
3,774];

上面是x,y的數(shù)據(jù)，公式是
請問哪位大俠幫忙給編輯一下公式代碼啊，我自己用matlab模擬不出來，請哪位好心人幫幫忙！

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1樓 2011-11-22 20:34:05

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juloong

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【答案】應(yīng)助回帖

飛也如鈴(金幣+2): 非常感謝您提供的這個(gè)信息，但是我找不到我需要的公式，請問我的公式適合fitting里面的哪個(gè)類型的公式呢，謝謝回復(fù)！ 2011-11-22 21:58:19

matlab里面有個(gè)cftool工具，擬合起來非常方便的

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2樓2011-11-22 21:15:31

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【答案】應(yīng)助回帖

擬合出來的結(jié)果
General model:
   f(x) = a+b*log(1-b*x)+(1-b)*log(1-b*x+x)
Coefficients (with 95% confidence bounds):
   a =    -1.309  (-9942, 9939)
   b =    -117.5  (-1.173e+006, 1.173e+006)

Goodness of fit:
  SSE: 0.4103
  R-square: 0.337
  Adjusted R-square: 0.2541
  RMSE: 0.2265

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3樓2011-11-22 21:25:30

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【答案】應(yīng)助回帖

用這個(gè)式子擬合貌似不好

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4樓2011-11-22 21:27:52

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【答案】應(yīng)助回帖

★ ★
飛也如鈴(金幣+2): 謝謝您的回復(fù)，可否把matlab里你輸入的所有信息發(fā)到帖子了呢，我自己試了試，不知道是哪里出問題了，擬合不出來，謝謝！ 2011-11-22 22:15:30
dbb627(金幣+2): 感謝應(yīng)助 2011-11-22 22:57:51

重新擬合了一下
General model:
   f(x) = a+b*log(1-b*x)+(1-b)*log(1-b*x+x)
   where x is normalized by mean 0.6767 and std 0.03709
Coefficients (with 95% confidence bounds):
   a =    4.203  (4.157, 4.25)
   b =    0.294  (0.2726, 0.3154)

Goodness of fit:
  SSE: 0.03251
  R-square: 0.9475
  Adjusted R-square: 0.9409
  RMSE: 0.06375

這個(gè)好點(diǎn)

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5樓2011-11-22 21:32:47

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引用回帖:

5樓: Originally posted by juloong at 2011-11-22 21:32:47:
重新擬合了一下
General model:
   f(x) = a+b*log(1-b*x)+(1-b)*log(1-b*x+x)
   where x is normalized by mean 0.6767 and std 0.03709
Coefficients (with 95% confidence bounds):
   a =  ...

x = [0.768;
0.711;
0.685;
0.671;
0.659;
0.657;
0.655;
0.654;
0.653;
0.654];

y = [4.584;
4.375;
4.234;
4.128;
4.041;
3.972;
3.913;
3.861;
3.815;
3.774];

plot(x,y,'*')

f = fittype('a+b*log(1-b*x)+(1-b)*log(1-b*x+x)');

%擬合函數(shù)
[c2,gof2] = fit(x,y,f)

% 顯示擬合曲線與數(shù)據(jù)點(diǎn)的結(jié)果
plot(c2,'m') % 繪制擬合曲線
hold on,plot(x,y,'*') %繪制原數(shù)據(jù)點(diǎn)
求大俠現(xiàn)身幫忙，我用上面的代碼放到matlab里面，但是模擬出來的是一條直線，我的數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖是一曲線，可是我只會上面這個(gè)代碼，請問大俠你用的代碼是什么，能否發(fā)我一下呢？

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6樓2011-11-23 09:31:18

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【答案】應(yīng)助回帖

飛也如鈴(金幣+2): 謝謝您的回復(fù)，按照這個(gè)步驟擬合出來的效果不是很好，沒有你第二次給的擬合效果好，請問你第二次的擬合是怎么弄的？ 2011-11-23 11:05:46

引用回帖:

6樓: Originally posted by 飛也如鈴 at 2011-11-23 09:31:18:
x = [0.768;
0.711;
0.685;
0.671;
0.659;
0.657;
0.655;
0.654;
0.653;
0.654];

y = [4.584;
4.375;
4.234;
4.128;
4.041;
3.972;
3.913;
3.861;
3.815;
3.774];

plot(x,y,'*')

f = ...

不需要這樣寫代碼的，matlab有內(nèi)建的擬合工具cftool

過程如下
首先，在matlab中輸入x,y的值
x = [0.768;0.711;0.685;0.671;0.659;0.657;0.655;0.654;0.653;0.654];
y = [4.584;4.375;4.234;4.128;4.041;3.972;3.913;3.861;3.815;3.774];

然后，鍵入命令cftool，這時(shí)會出現(xiàn)工具窗口，點(diǎn)data鍵，x data和y data分別選擇x,y, 再點(diǎn)creat data set。然后關(guān)閉窗口，再回到工具窗口

然后fitting - new fit- type of fit - custmos equations
然后輸入你的擬合公式，擬合就行了

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7樓2011-11-23 10:30:35

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引用回帖:

7樓: Originally posted by juloong at 2011-11-23 10:30:35:
不需要這樣寫代碼的，matlab有內(nèi)建的擬合工具cftool

過程如下
首先，在matlab中輸入x,y的值
x = [0.768;0.711;0.685;0.671;0.659;0.657;0.655;0.654;0.653;0.654];
y = [4.584;4.375;4.234;4.128;4.041;3 ...

恩，非常感謝您的回復(fù)，我嘗試了一下，給出的結(jié)果是
我自己擬合的效果不是很好，你擬合的這個(gè)效果比較好，請問你是調(diào)試過了嗎，具體是怎么弄的呢？
這個(gè)是你擬合的數(shù)據(jù)
General model:
   f(x) = a+b*log(1-b*x)+(1-b)*log(1-b*x+x)
   where x is normalized by mean 0.6767 and std 0.03709
Coefficients (with 95% confidence bounds):
   a =    4.203  (4.157, 4.25)
   b =    0.294  (0.2726, 0.3154)

Goodness of fit:
  SSE: 0.03251
  R-square: 0.9475
  Adjusted R-square: 0.9409
  RMSE: 0.06375

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8樓2011-11-23 10:55:00

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【答案】應(yīng)助回帖

多調(diào)一下參數(shù)選項(xiàng)，肯定能找到合適的值

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9樓2011-11-23 11:53:06

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dbb627

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【答案】應(yīng)助回帖

飛也如鈴(金幣+2): 謝謝您的回復(fù)，把你的代碼放到matlab里能出來上面的結(jié)果，但是沒有出來非線性擬合圖，我想要這個(gè)非線性擬合圖，請問怎么弄呢？ 2011-11-28 16:05:44

我給你寫了一個(gè)
你的方程是lg應(yīng)該是10為底對數(shù)
matlab里面log表示ln自然對數(shù)

CODE:

x = [0.768;

711;

685;

671;

659;

657;

655;

654;

653;

654];

y = [4.584;

375;

234;

128;

041;

972;

913;

861;

815;

774];

opts = fitoptions('Method','Nonlinear','Normalize','On');

opts.StartPoint =  [1 0.1];

ftype = fittype('a+b*log10(1-b*x)+(1-b)*log10(1-b*x+x)','options',opts);

[fresult,gof] = fit(x,y,ftype)

結(jié)果
fresult =

   General model:
   fresult(x) = a+b*log10(1-b*x)+(1-b)*log10(1-b*x+x)
   where x is normalized by mean 0.6767 and std 0.03709
   Coefficients (with 95% confidence bounds):
   a =    4.167  (4.126, 4.208)
   b =    0.1139  (0.05999, 0.1677)

gof =

         sse: 0.0207
   rsquare: 0.9665
         dfe: 8
adjrsquare: 0.9623
      rmse: 0.0509

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The more you learn, the more you know, the more you know, and the more you forget. The more you forget, the less you know. So why bother to learn.

10樓2011-11-23 23:48:58

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