MATLAB我想最小化差异拟合答案

【问题标题】：MATLAB I would like to minimize the difference fittingMATLAB我想最小化差异拟合
【发布时间】：2016-11-02 05:13:17
【问题描述】：

我有一条看起来像指数函数的曲线，我想用这个方程拟合这条曲线：

我们的目标是找到A、T 和d 的值，这将使我的初始曲线最小化V。

我做了一个能够做到但需要 10 秒才能运行的函数。 3 个循环测试我想要的所有值，在 3 个循环结束时，我计算 2 条曲线之间的 RMSD（均方根偏差），并将结果放入向量 min_RMSN，最后我检查min_RMSD 的最小值，就完成了……

但这肯定不是最好的方法。

感谢您的帮助，想法:)

【问题讨论】：

【解决方案1】：

Matlab 有一个内置的fminsearch 函数，它几乎完全符合您的要求。您定义一个函数句柄，它采用数据的 RMSE 与函数拟合，传入您对 A、T 和 d 的初始猜测，然后得到一个结果：

x0 = [A0, T0, d0]
fn = @(x) sum((x(1) * (1 - exp(-x[2] / (t - x[3]))) - y).^2)
V = fminsearch(@fn, x0)

这里t 是您拥有的曲线的 x 数据，y 是相应的 y 值，A0、T0、d0 是您参数的初始猜测值。 fn 计算理想曲线和 y 之间的 RMSE 的平方。不需要取平方根，因为最小化平方也会最小化 RMSE 本身，计算平方根需要时间。

【讨论】：

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嗨，@MadPhysicist。我的函数工作正常，突然出现此错误：退出：已超出函数评估的最大数量 - 增加 MaxFunEvals 选项。当前函数值：NaN。我试图将 MaxFunEvals 更改为 1000000 但它仍然不起作用...
@YLM。最可能的原因是您的初始猜测错误，因为某些参数已更改。 NaN 可能会发生，例如，它偏离了不正确的局部最小值，导致 d 大于 t。我建议提出一些程序来获得一个合理的一阶近似值作为初始猜测。