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715211229木蟲 (正式寫手)
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[求助]
matlab擬合公式中未知系數(shù)
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現(xiàn)在有2組數(shù)據(jù)，比較大，不方便貼出來，所以放附件了。 擬合給定的這2 個情況中f（x）中的系數(shù)ai。這個是我擬合的，效果不好，初值不知道該怎么調(diào)。 5、高速凸輪進(jìn)氣門上升段 f(x) = a6*(x^24)+a5*(x^22)+a4*(x^16)+a3*(x^12)+a2*(x^6)+a1*(x^2)+a0 a0 = 5.675 (5.669, 5.68) a1 = -9.946 (-9.978, -9.915) a2 = 6.59 (6.513, 6.667) a3 = -3.32 (-3.421, -3.219) a4 = 1.42 (1.357, 1.482) a5 = -0.2558 (-0.272, -0.2396) a6 = 0.08181 (0.07615, 0.08747) 6、高速凸輪進(jìn)氣門下降段 （效果不好） f(x) = a6*(x^26)+a5*(x^22)+a4*(x^20)+a3*(x^18)+a2*(x^5)+a1*(x^2)+a0 a0 = 5.674 (5.625, 5.723) a1 = -16.34 (-16.67, -16.01) a2 = 15.89 (15.25, 16.52) a3 = -66.16 (-73.4, -58.92) a4 = 110 (97.04, 123) a5 = -52.58 (-59.2, -45.96) a6 = 3.717 (3.193, 4.24) [ Last edited by 715211229 on 2011-12-23 at 12:13 ] |
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2011-12-23 12:12:11, 4.31 K
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【答案】應(yīng)助回帖
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715211229(金幣+4): ★★★★★最佳答案 嗯，多謝了 2011-12-24 12:40:57
715211229: 回帖置頂 2011-12-24 12:41:03
715211229(金幣+4): ★★★★★最佳答案 嗯，多謝了 2011-12-24 12:40:57
715211229: 回帖置頂 2011-12-24 12:41:03
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如果要平滑部分 誤差小可改變權(quán)重，但是總是不會理想 x=x4;y=h4; w=1./(y+0.00001); opts=fitoptions('method','NonlinearLeastSquares','Weights',(w).^(1),'Lower',[0 -Inf 0 -Inf 0 -Inf 0],'Upper',[Inf 0 Inf 0 Inf 0 Inf]); opts.StartPoint= [ 3.7168 -52.5824 110.0003 -66.1606 15.8861 -16.3403 5.6742]; ft_ = fittype('a6*(x^26)+a5*(x^22)+a4*(x^20)+a3*(x^18)+a2*(x^5)+a1*(x^2)+a0','dependent',{'y'},... 'independent',{'x'},'coefficients',{'a6', 'a5','a4','a3','a2','a1','a0'},'options',opts); [cf_,good]= fit(x,y,ft_) plot(x,cf_(x),'r-',x, y, 'b-'); legend('擬合圖','原始數(shù)據(jù)') cf_ = General model: cf_(x) = a6*(x^26)+a5*(x^22)+a4*(x^20)+a3*(x^18)+a2*(x^5)+a1*(x^2)+a0 Coefficients (with 95% confidence bounds): a6 = 0.9442 (0.8139, 1.075) a5 = -15.29 (-17.22, -13.36) a4 = 34.43 (30.31, 38.54) a3 = -22.39 (-24.91, -19.87) a2 = 10.39 (9.83, 10.94) a1 = -13.1 (-13.56, -12.64) a0 = 5.229 (5.102, 5.355) good = sse: 7.3790 rsquare: 0.9793 dfe: 171 adjrsquare: 0.9785 rmse: 0.2077 |
6樓2011-12-24 11:28:32
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一定要選你的公式嗎 Linear model Poly9: f(x) = p1*x^9 + p2*x^8 + p3*x^7 + p4*x^6 + p5*x^5 + p6*x^4 + p7*x^3 + p8*x^2 + p9*x + p10 Coefficients (with 95% confidence bounds): p1 = 2.661 (-3.745, 9.066) p2 = -40.35 (-80.31, -0.3958) p3 = 196.5 (91.87, 301.1) p4 = -447 (-596.2, -297.8) p5 = 526 (400.1, 652) p6 = -319.1 (-383, -255.1) p7 = 99.43 (80.45, 118.4) p8 = -24.38 (-27.42, -21.34) p9 = 0.7499 (0.5288, 0.971) p10 = 5.671 (5.666, 5.677) Goodness of fit: SSE: 0.003105 R-square: 1 Adjusted R-square: 1 RMSE: 0.00413 Linear model Poly9: f(x) = p1*x^9 + p2*x^8 + p3*x^7 + p4*x^6 + p5*x^5 + p6*x^4 + p7*x^3 + p8*x^2 + p9*x + p10 Coefficients (with 95% confidence bounds): p1 = 396.8 (308.6, 485) p2 = -2180 (-2675, -1684) p3 = 4874 (3706, 6042) p4 = -5600 (-7100, -4100) p5 = 3365 (2225, 4506) p6 = -888.2 (-1410, -366.8) p7 = 18.5 (-120.8, 157.8) p8 = 9.332 (-10.71, 29.38) p9 = -2.033 (-3.344, -0.721) p10 = 5.711 (5.683, 5.739) Goodness of fit: SSE: 0.07685 R-square: 0.9999 Adjusted R-square: 0.9999 RMSE: 0.02139 |
2樓2011-12-23 15:09:47
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第一個不用在改了，第二個加了權(quán)重 cf_ = General model: cf_(x) = a6*(x^26)+a5*(x^22)+a4*(x^20)+a3*(x^18)+a2*(x^5)+a1*(x^2)+a0 Coefficients (with 95% confidence bounds): a6 = 3.132 (2.697, 3.568) a5 = -45.17 (-50.8, -39.54) a4 = 95.47 (84.3, 106.6) a3 = -58.04 (-64.36, -51.72) a2 = 15.2 (14.57, 15.83) a1 = -16.02 (-16.37, -15.67) a0 = 5.646 (5.59, 5.701) good = sse: 4.3743 rsquare: 0.9945 dfe: 171 adjrsquare: 0.9943 rmse: 0.1599 |
5樓2011-12-24 11:02:12
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