matlab 指数曲线拟合：y=112*[m*exp(b*t)+n*exp(c*t)t=[5,6,7,8,9,10,11,12] y=[112,114.2,108.56,113.85,133.18,122.63,133.77,141.37]m,n,b,c的数值，

来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/01 08:32:53
matlab 指数曲线拟合：y=112*[m*exp(b*t)+n*exp(c*t)t=[5,6,7,8,9,10,11,12] y=[112,114.2,108.56,113.85,133.18,122.63,133.77,141.37]m,n,b,c的数值，

matlab 指数曲线拟合：y=112*[m*exp(b*t)+n*exp(c*t)t=[5,6,7,8,9,10,11,12] y=[112,114.2,108.56,113.85,133.18,122.63,133.77,141.37]m,n,b,c的数值，
matlab 指数曲线拟合：y=112*[m*exp(b*t)+n*exp(c*t)
t=[5,6,7,8,9,10,11,12] y=[112,114.2,108.56,113.85,133.18,122.63,133.77,141.37]
m,n,b,c的数值，

matlab 指数曲线拟合：y=112*[m*exp(b*t)+n*exp(c*t)t=[5,6,7,8,9,10,11,12] y=[112,114.2,108.56,113.85,133.18,122.63,133.77,141.37]m,n,b,c的数值，
>> t=[5,6,7,8,9,10,11,12]';y=[112,114.2,108.56,113.85,133.18,122.63,133.77,141.37]';
st_ = [0.4451919776251 0.8507909293692 0.266754247608 0.3393365455729 ];
ft_ = fittype('112*(m*exp(b*t)+n*exp(c*t))' ,...
'dependent',{'y'},'independent',{'t'},...
'coefficients',{'b','c','m','n'});
cf_ = fit(t,y,ft_ ,'Startpoint',st_)
cf_ =
General model:
cf_(t) = 112*(m*exp(b*t)+n*exp(c*t))
Coefficients (with 95% confidence bounds):
b = -0.862 (-7.933,6.209)
c = 0.04737 (-0.02942,0.1242)
m = 7.71 (-241.2,256.6)
n = 0.7117 (0.1076,1.316)

function f=zhouxx(x,xdata)
f=112*(x(1)*exp(x(2)*xdata)+x(3)*exp(x(4)*xdata))
xdata=[5 6 7 8 9 10 11 12];
ydata=[112,114.2,108.56,113.85,133.18,122.63,133.77,141.37];
x0=[0 0 0 0];
...

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function f=zhouxx(x,xdata)
f=112*(x(1)*exp(x(2)*xdata)+x(3)*exp(x(4)*xdata))
xdata=[5 6 7 8 9 10 11 12];
ydata=[112,114.2,108.56,113.85,133.18,122.63,133.77,141.37];
x0=[0 0 0 0];
x=curvefit('zhouxx',x0,xdata,ydata)；
解得
x=[7.6930 -0.8615 0.7117 0.0474]
顺序分别为m,b,n,c的值。
注意这里使用了optimization toolbox（优化工具箱）中的curvefit，在国内应该都装了的吧，呵呵。

收起

matlab 指数曲线拟合：y=112*[m*exp(b*t)+n*exp(c*t)t=[5,6,7,8,9,10,11,12] y=[112,114.2,108.56,113.85,133.18,122.63,133.77,141.37]m,n,b,c的数值， matlab 指数曲线拟合：y=1-exp[-(x/d)^n]x=[2 5 8 10 20 40 60 80 100 300 1000];y=[0.0066 0.0095 0.0119 0.0123 0.0207 0.0770 0.1787 0.3410 0.4961 0.8486 1.0000 ];matlab 指数曲线拟合：y=1-exp[-(x/d)^n] 求d、n和回归系数， matlab 指数曲线拟合：y=a*exp((t-b)^2/c)t=[219,222,223,226,229,233];y=[352,2353,3513.6303,3521];求解系数a,b,c matlab指数拟合x=1993:1:2003y=[0.818691554 0.789061222 0.7516298340.738927407 0.7356786620.689186775 0.682934360.665770829 0.659170406 0.637114428 0.62024148 ];如何进行曲线拟合 得到拟合公式 y = a1 + exp(a2*x) 并得出R^2 怎么用SPSS拟合曲线给定数据,1.用双曲线1/y = a+b/x作曲线拟合,2.用指数曲线y = aeb/x 作曲线拟合 matlab 曲线拟合函数中幂为负数该怎么写?比如实现y=a*x^(-1)+b*x^(-2) 的曲线拟合系数a,b 如何把下列散点所描绘的matlab曲线做指数曲线拟合,并求出函数 matlab的数据曲线拟合 matlab中的指数曲线拟合问题,我有一个函数,他的格式是y=exp(-x/a)y=exp(-x/a)我想要算出a的值.x,y是数组plot(x,y)y=log(y)/log(exp(1));p=polyfit(x,y,1),但是算出来是两个数.因为polyfit是按y=ax+b的形式算得.不知 matlab中的指数曲线拟合问题,我有一个函数,格式是y=exp(-x/a)y=exp(-x/a)我想要算出a的值.x,y是数组plot(x,y)y=log(y)/log(exp(1));p=polyfit(x,y,1),但是算出来是两个数.因为polyfit是按y=ax+b的形式算得.不知哪位 matlab画出散点图后如何用曲线拟合 如何利用matlab进行曲线拟合 matlab中如何进行曲线拟合 用matlab做曲线拟合,对关于x和y的两组数据进行y=a*log(x)+d 拟合 求程序 matlab曲线拟合,曲线逼近,最小二乘法假设函数为x^2+y^2+d x+e y+f=0;并且已知X Y,用matlab怎么写来求出d,e,f, 如何 曲线拟合软件matlab曲线拟合函数的具体步骤是什么 matlab进行对数拟合我用matlab做曲线拟合,y=a*log(b*x-c)+d*x这样的关系式拟合总是出错,哪位专家帮我分析一下原因,我用的是cftool命令，就是matlab自带的曲线拟合工具箱 使用matlab做y=a+b/x类曲线拟合,x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15]; y=[5985 7817 5049 4162 1934 726 775 815 389 293 175 305 119 76 29]; 使用matlab做曲线拟合,最好是y=a+b/x类的曲线.