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标题: nlinfit 求教—MATLAB编程问题 [打印本页]

作者: xiwu 时间: 2010-6-4 16:00
标题: nlinfit 求教—MATLAB编程问题
%% ------1 先建立自定义函数的M文件------------------
function y=Gompertz(b,t);
y=b(1)*exp(-b(2)*exp(-b(3)*t));
%% ------2 再建立数据的结构体储存方式------------------
clc;
datas=smooth212; %smooth212已排升序，先按品种，再按个体，再按日龄;数据smooth212见附件中的电子表格数据
brd=0;%用来表示不同品种，1Landrace,2Yorkshire,3Duroc,4Unkown
id=0;%用来表示不同个体
n=0;%用来计算不同品种个体数
tday=0;%用来计算不同个体测定天数
breeds=struct('earmark',[]);%以下程序对data中的数据用结构数组进行分类存储，结构数组有3级，依次是品种breeds,耳牌earmark，和每天测定数据tdata
for i=1:length(datas)
if datas(i,2)~=brd
      brd=datas(i,2);
      id=datas(i,1);
      n=1;
      tday=1;
elseif datas(i,1)~=id
      id=datas(i,1);
      n=n+1;
      tday=1;
else
      tday=tday+1;
end
breeds(brd).earmark(n).tdata(tday,:)=datas(i,:);  %创建结构体
end
%% ------3 求Gompertz模型曲线参数估计------------------
for i=1:length(breeds);
t=0;
for j=1:length(breeds(i).earmark);
      t=t+1;
      [beta r]=nlinfit(breeds(i).earmark(j).tdata(:,5),breeds(i).earmark(j).tdata(:,7),@Gompertz,[100 2 0.001]); %调用句柄函数，做非线性拟合Gompertz方程
      breeds(i).zjdata(t,1:3)=beta; % Gompertz 拟合参数向量，品种i中的个体t的估计参数
      breeds(i).zjdata(t,4)=1-sum(r.^2)/(length(breeds(i).earmark(j).tdata)-1)/var(breeds(i).earmark(j).tdata(:,7));  %拟合效果
   end
end  % 运行后出错，错在函数结果出现了无穷小Inf或逻辑非值NaN,需要修改MATLAB源程序
%%-----------4参数结果保存---------------------------
  logdata=[];
   for i=1:length(breeds)
      logdata=[logdata;breeds(i).zjdata];
   end
%%------------------------------------------------------------
我在运行第3段程序时，计算机就不出结果了，出现错误。但是当改为对logistic函数时，程序就没问题，可能是nlinfit(breeds(i).earmark(j).tdata(:,5),breeds(i).earmark(j).tdata(:,7),@Gompertz,[100 2 0.001])还要修改。但我吧知道怎么修改了，请各位路过的高手进来帮忙看看啊。

smooth212导出结果.xls

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作者: xiwu 时间: 2010-6-4 17:00
请大家不吝赐教了啊

作者: 厚积薄发 时间: 2010-6-4 19:19
这个是该函数的调用形式：[BETA,R,J,COVB,MSE] = NLINFIT(X,Y,MODELFUN,BETA0)
BETA0表示初始值构成的向量！

下面是help文档中对此函数的参数解释：

  Y is a  vector of response (dependent variable) values.  Typically, X is a
design matrix of predictor (independent variable) values, with one row
for each value in Y and one column for each coefficient.  However, X
may be any array that MODELFUN is prepared to accept.  MODELFUN is a
function, specified using @, that accepts two arguments, a coefficient
vector and the array X, and returns a vector of fitted Y values.  BETA0
is a vector containing initial values for the coefficients.

作者: 厚积薄发 时间: 2010-6-4 19:25
[beta r]=nlinfit(breeds(i).earmark(j).tdata(:,5),breeds(i).earmark(j).tdata(:,7),@Gompertz,[100 2 0.001]); 这个语法没有错误！

作者: 枫露之茗 时间: 2010-6-6 02:05
额……路过，顶一下

作者: qq397277891 时间: 2010-6-6 21:01
好久没用非线性拟合了，感觉很生疏

作者: xiwu 时间: 2010-6-8 18:58
多谢大家出言了

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