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[代码资源] matlab实现非线性回归分析

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发表于 2023-12-23 15:52 |只看该作者 |倒序浏览
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  1. clear all7 w$ \. J, l+ j* I/ A
  2. y=[3.9 5.3 7.2 9.6 12.9 17.1 23.2 31.4 38.6 50.2 62.9...
    ( g2 o  _' j5 B. q
  3.     76.0 92.0 106.5 123.2 131.7 150.7 179.3 204.0 226.5 251.4 281.4]';
    * b2 Z* S$ {' @* a4 q& x: r
  4. x=(1:22)';
    * R  S' q( `6 \4 U% b  x
  5. beta0=[400,3.0,0.20]';
    0 r' V: w$ y4 s
  6. %非线性回归   'Logisfun'为回归模型
    ) v( u: c6 S: Y4 v\" G# @
  7. [beta,r,j]=nlinfit(x,y,'Logisfun',beta0);6 V# h8 h& x% N: Y  z2 N: j
  8. %beta0为回归系数初始迭代点
    ) M$ ]+ i& s1 f! A, s6 [
  9. %beta为回归系数# x4 `4 H* U. |3 j, L; c$ d$ ~
  10. %r为残差' }: p/ Z: h- Q! U' D9 f) G
  11. ! v0 F, d* x  Q( q
  12. %输出拟合表达式:9 W4 v' c; h- ?3 b* w: N' N# W5 Q; X8 [! m
  13. fprintf('回归方程为y=%5.4f/(1+%5.4f*exp(-%5.4f*x))\n',beta(1),beta(1)/beta(2)-1,beta(3))! v+ f: Z* |$ \8 [0 t

  14. 4 z: B2 i2 B1 Q3 T
  15. %求均方误差根:\" N! h, j' H- N3 s& E3 p) r) [\" W
  16. rmse=sqrt(sum(r.^2)/22);: f\" r, g0 y+ ]: a
  17. rmse\" S9 B1 H6 k' l, [7 v% g# j
  18. , B4 u4 ~& v7 I; h- N9 B
  19. %预测和误差估计:
    1 H\" d8 T, i1 [! y  U
  20. [Y,DELTA]=nlpredci('Logisfun',x,beta,r,j);
    , n! N5 x! k7 N! i) q\" b- T/ F
  21. %DELTA为误差限& G+ k5 V* j9 r- ^
  22. %Y为预测值(拟合后的表达式求值)- I7 y. R) t  k
  23. plot(x,Y,x,y,'o',x,Y+DELTA,':',x,Y-DELTA,':')
复制代码
这段 MATLAB 代码实现了非线性回归分析,使用了 nlinfit 函数。以下是代码的逐行解释:5 Y9 p( _8 |) p" _/ D

8 s3 I0 }! P$ T: P  T9 N4 d1.clear all: 清除当前工作区的所有变量。+ l& e# K" T- I
2.y: 给定的因变量数据。
$ [% V6 m) ]# |3.x: 对应的自变量数据。4 z5 {& w. q- y/ Q% x+ I9 O' X
4.beta0=[400,3.0,0.20]';: 设定回归系数的初始值。
" r) D& Q# ^/ q4 E4 h+ c/ R5.[beta,r,j]=nlinfit(x,y,'Logisfun',beta0);: 使用非线性拟合进行回归分析。'Logisfun' 指定了回归模型,beta0 是回归系数的初始值,beta 是回归系数,r 是残差,j 是雅可比矩阵。' B9 o/ |3 _+ z
6.fprintf('回归方程为y=%5.4f/(1+%5.4f*exp(-%5.4f*x))\n',beta(1),beta(1)/beta(2)-1,beta(3)): 显示回归方程。
  J( p9 X' j" O# F. w& P6 \6 H6 R7.rmse=sqrt(sum(r.^2)/22);: 计算均方根误差(RMSE)。' W5 N4 m5 h; \1 b- x# v2 V- S
8.rmse: 显示 RMSE。
3 ?( F9 ^5 d- X( E: _$ x0 F2 s9.[Y,DELTA]=nlpredci('Logisfun',x,beta,r,j);: 使用拟合的参数和模型计算预测值 Y 和误差限 DELTA。% f) l1 X# M) u* f' e- c
10.plot(x,Y,x,y,'o',x,Y+DELTA,':',x,Y-DELTA,':'): 绘制原始数据点、拟合的回归曲线和误差限。
3 l" i" _$ R! T% K! X$ N
3 V4 |0 O; q" |% R. j0 i/ v这段代码利用了非线性回归拟合一个 Logistic 函数模型。输出包括回归方程、均方根误差和拟合图。
8 Z& ~. @3 D6 ]' h, Y% p$ A. [+ P& E$ Q7 i
VeryCapture_20231223154003.jpg
# H( k% T& R9 J2 I5 K9 c
1 w( }! ~6 y3 [) w! {' n1 h

Logistic.m

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售价: 1 点体力  [记录]  [购买]

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