求帮帮忙

我想要算动力学参数的,有这样一组数据

y=k*exp(-E/(8*X1))*(1-X2)*(1-alog(1-X2))^0.5

我的数据如下

X1=

[868

869

870

871

872

873

874

875

876

877

878

879

880

881

882

883

884

885

886

887

888

889

890

891

892

893

894

895

896

897

898

899

900

901

902

903

904

905

906

907

908

909

910

911

912

913

914

915

916

917

918

919

920

921

922

923

924

925

926

927

928

929

930

931

932

933

934

935

936

937

938

939

940

941

942

943

944

945

946

947

948

949

950

951

952

953

954

955

956

957

958

959

960

961

962

963

964

965

966

967

968

969

970

971

972

973

974

975

976

977

978

979

980

981

982

983

984

985

986

987

988

989

990

991

992

993

994

995

996

997

998

999

1000

1001

1002

1003

1004

1005

1006

1007

1008

1009

1010

1011

1012

1013

1014

1015

1016

1017

1018

1019

1020

1021

1022

1023

1024

1025

1026

1027

1028

1029

1030

1031

1032

1033

1034

1035

1036

1037

1038

1039

1040

1041

1042

1043

1044

1045

1046

1047

1048

1049

1050

1051

1052

1053

1054

1055

1056

1057

1058

1059

1060

1061

1062

1063

1064

1065

]

X2=[0.04889

0.05027

0.05164

0.05306

0.05445

0.05592

0.05746

0.05901

0.06055

0.06224

0.06381

0.06554

0.06724

0.06905

0.07087

0.07271

0.07458

0.07649

0.07851

0.08051

0.08263

0.08467

0.08686

0.08898

0.09122

0.09346

0.09581

0.09823

0.10057

0.1031

0.10554

0.1081

0.11068

0.11336

0.11595

0.1188

0.12158

0.12436

0.12716

0.13005

0.1329

0.13597

0.13899

0.14206

0.14505

0.14829

0.15137

0.15461

0.1578

0.16101

0.16431

0.16765

0.17103

0.1745

0.17794

0.1815

0.18496

0.1884

0.192

0.1956

0.19914

0.20283

0.2065

0.21015

0.2139

0.21757

0.22131

0.22502

0.22879

0.23248

0.2361

0.23993

0.24386

0.24761

0.25162

0.25529

0.25918

0.26314

0.26716

0.27091

0.27478

0.27887

0.28278

0.28673

0.29096

0.29512

0.2994

0.30354

0.30793

0.31205

0.31651

0.32088

0.32528

0.32952

0.33411

0.33881

0.34353

0.34817

0.35289

0.35763

0.36234

0.36721

0.37209

0.37701

0.38209

0.38703

0.39254

0.39774

0.40286

0.40849

0.41413

0.41949

0.42511

0.43068

0.43681

0.44246

0.44839

0.45441

0.46054

0.46659

0.47288

0.47911

0.48554

0.49185

0.49801

0.50477

0.51132

0.51815

0.52497

0.53155

0.53862

0.5454

0.55284

0.55967

0.56658

0.57388

0.58123

0.58829

0.59611

0.60318

0.61061

0.6181

0.62569

0.63321

0.64052

0.64801

0.65556

0.66292

0.67052

0.67808

0.68584

0.69305

0.70107

0.70835

0.71618

0.72377

0.7308

0.73865

0.74545

0.75326

0.76039

0.76776

0.77499

0.78207

0.78929

0.79605

0.80346

0.8099

0.81658

0.82302

0.82975

0.83618

0.84261

0.84874

0.85502

0.86079

0.86645

0.87237

0.87796

0.88343

0.88867

0.89387

0.89894

0.90384

0.90856

0.9132

0.91768

0.92216

0.92615

0.93023

0.93409

0.93778

0.94141

0.94479

0.94812

0.95115

0.95411

0.957]

Y=[0.01264

0.01291

0.0132

0.0135

0.01382

0.01415

0.01451

0.01487

0.01523

0.01562

0.01597

0.01636

0.01673

0.01713

0.01751

0.01789

0.01827

0.01865

0.01905

0.01944

0.01984

0.02022

0.02063

0.02102

0.02143

0.02185

0.0223

0.02276

0.0232

0.02365

0.02408

0.0245

0.02491

0.02533

0.02573

0.02616

0.02657

0.02696

0.02736

0.02775

0.02812

0.02851

0.02888

0.02925

0.02959

0.02995

0.03027

0.0306

0.0309

0.03119

0.03148

0.03176

0.03203

0.0323

0.03257

0.03284

0.03308

0.03332

0.03356

0.03378

0.03399

0.0342

0.03439

0.03457

0.03475

0.03493

0.0351

0.03526

0.03543

0.0356

0.03576

0.03594

0.03613

0.03631

0.03651

0.03669

0.0369

0.03713

0.03738

0.03762

0.0379

0.0382

0.03851

0.03885

0.03921

0.03958

0.03996

0.04034

0.04073

0.04112

0.04155

0.04198

0.04243

0.04288

0.04337

0.04388

0.04441

0.04494

0.04548

0.04604

0.04659

0.04716

0.04773

0.04831

0.04891

0.04951

0.05018

0.05082

0.05145

0.05216

0.05286

0.05352

0.05421

0.05489

0.05562

0.05628

0.05696

0.05764

0.05831

0.05897

0.05965

0.06031

0.06098

0.06163

0.06225

0.06292

0.06355

0.0642

0.06482

0.06539

0.06597

0.06651

0.06707

0.06757

0.06807

0.0686

0.0691

0.06955

0.07

0.07036

0.07069

0.07097

0.07117

0.07129

0.07135

0.07138

0.07145

0.07159

0.07181

0.07203

0.07222

0.07232

0.07229

0.07215

0.0719

0.07159

0.07125

0.07082

0.07041

0.0699

0.06939

0.06882

0.0682

0.06755

0.06682

0.06609

0.06522

0.06441

0.06351

0.06258

0.06156

0.06053

0.05945

0.05838

0.05723

0.05612

0.05499

0.05375

0.05252

0.05125

0.04998

0.04867

0.04734

0.04599

0.04463

0.04323

0.0418

0.04031

0.03892

0.03745

0.03602

0.03462

0.03319

0.03182

0.0304

0.02904

0.02766

0.02625

];

看文章说可以用最小二乘法算,使得拟合值和实验值的差值的平方和最小,但是我自己有不太懂matlab,所以就弄了很长时间,期望有大神能够帮帮忙,同时,告诉我该如何算出拟合的R2以及拟合值与实验值的偏差之类的,多谢多谢了!!!!!

matlab 非线性拟合残差,多元非线性拟合求参数及残差分析相关推荐

  1. matlab插值与拟合例题_菜鸟进阶系列:MATLAB数学建模·数据插值与拟合

    本篇算是开始数据处理了.首先明确俩概念:插值和拟合.两者最根本的共同点都是基于现有数据进行预测.推演,比如根据现有的天文观测数据预测天体位置.插值问题是数学史上的经典问题,拉格朗日.高斯.牛顿等著名数 ...

  2. Matlab多元非线性函数拟合

    看了多篇文章,觉得没有一篇比较全,且可以参照的多元非线性函数拟合,看了多篇文章后总结以下内容,主要以示例给出,希望能帮助到大家快速上手. 1.需要用到的函数语法 beta = nlinfit(X, Y ...

  3. 多元非线性函数拟合(Matlab_nlinfit函数)

    Process 前两天练题的时候要用到多元非线性拟合,但是在网上找到的大多都是一些求问的帖子,真正有用的回答却不多,这里汇总一下与大家分享. 首先导入数据(参数和结果) 确定自己要拟合的函数(自己画个 ...

  4. MATLAB中用nlinfit做多元非线性拟合(回归)

    MATLAB中有一个多元非线性拟合的功能是nlinfit 基本语法是: beta = nlinfit(X,Y,modelfun,beta0) 式子左边的beta可以是一个向量,向量的元素就是要回归的模 ...

  5. 【智能控制实验】基于MATLAB的BP神经网络实现非线性函数拟合设计

    基于MATLAB的BP神经网络实现非线性函数拟合设计 一.实验要求: 重点是掌握BP神经网络的学习算法原理,掌握matlab工具箱设计BP神经网络拟合非线性模型的方法(m文件):掌握在图形用户界面下设 ...

  6. matlab regress 非线性,MATLAB用regress作多元非线性回归

    在回归分析中,如果有两个或两个以上的自变量,就称为多元回归.事实上,一种现象常常是与多个因素相联系的,由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量,比只用一个自变量进行预测或估计更有效,更符合实际.因 ...

  7. python牛顿法解非线性方程组_科学网—求解多元非线性方程组F(x)=0的Newton-Raphson方法及其MATLAB实现 - 王福昌的博文...

    科学网对公式支持不太好,在博客园有相同博文 牛顿迭代法可以推广到多元非线性方程组 $boldsymbol{F}(boldsymbol{x})=boldsymbol{0}$的情况,称为牛顿-- 拉夫逊方 ...

  8. c++分治法求最大最小值实现_最优化计算与matlab实现(12)——非线性最小二乘优化问题——G-N法...

    参考资料 <精通MATLAB最优化计算(第二版)> 编程工具 Matlab 2019a 目录 石中居士:最优化计算与Matlab实现--目录​zhuanlan.zhihu.com 非线性最 ...

  9. matlab多元方程整数解,matlab多元非线性方程组解法

    流放之路一天赚几百是真的吗 你想太多了.如果是搬砖收入的话一天能有2E就不错了.当然脸正的时候也可以一次就赚上10E.5173上1E=3+. 用MATLAB解多元非线性方程组,CSS布局HTML小编今 ...

最新文章

  1. 【ICML2021】学习权衡不完美的示范
  2. 【网页前端设计Front end】HTML语言基础.下(看不懂你来打我)
  3. 清空SQL Server日志
  4. 笔试题目1,欢迎留言评论
  5. set vector_Java Vector set()方法与示例
  6. javascript === 和==的区别
  7. python代码覆盖率测试_unittest+coverage单元测试代码覆盖操作实例详解_python
  8. 速进!2000核实计算资源免费领取,名额有限,即开即送!
  9. python对象列表转换为字典_python实现class对象转换成json/字典的方法
  10. bootstrapSwitch bootstrap 的开关组件扩展
  11. 趣味理解ADO.NET对象模型
  12. 让你彻底理解信用评分卡原理(Python实现评分卡代码)
  13. android卡片 弹簧滑动,一种通用式弹簧卡扣的制作方法
  14. 新手入门:Javascript的使用技巧大全(二)
  15. excel表格中身份证信息提取出生年月日,年龄,性别,出生地
  16. 57个你没有听过的Google产品
  17. 最牛X得“高考”作文
  18. 22个免费的UI界面设计工具、资源及网站
  19. 2016.3.18华为上机题:拼音转数字
  20. PhoneGap VS. Titanium

热门文章

  1. 用elasticsearch和nuxtjs搭建bt搜索引擎
  2. 使用vscode开发apicloud
  3. Git配置本地分支、远程分支、合并分支、撤销合并分支
  4. c#没有注册类 (异常来自 HRESULT:0x80040154 (REGDB_E_CLASSNOTREG))”
  5. 年薪16薪,工作福利靠砸钱 ?在京东做测试员原来这么爽
  6. can't find compiler executable in your configured search path's for GUN GCC Complier的应对办法
  7. mac屏幕保护SaveHollywood安装方法
  8. 如何打开阿里云安全组
  9. Web APIs介绍(四)——offset/client/scroll/轮播图/本地存储
  10. win10点文件夹转圈圈假死机