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lsqcurvefit 拟合

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发表于 2021-2-22 11:17 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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对于代码画出来的图如何使用lsqcurvefit 拟合?代码中c为X轴,FF为y轴
3 h' U- ^. V, |  J  @: @0 A2 ~ function FF0dian_TDdyTC
3 B# M, w8 O* Sclc
- o& ^! Z3 c! p# p, M$ mTC=283:367;' V& [' m4 z& u- Y  m, I5 O
% 0.025<vaDaRE<14  0.3<eps<0.55  0.29<dtad0<0.7  32<活化能<42  Co=UDa/eps; B  `. c2 X) @. _! n  g8 [* K3 N' p
VADARE=14;
* K: r/ J, F6 S/ pEPS=0.55;dtad0=0.29;UDA=10*EPS;2 K3 U- z4 Y6 _4 p% L6 N
RH=1;Y=36;1 ~9 M3 h2 R- R7 t1 L4 u  f  i3 L
TR=300;TD=TC; 4 T  _' ~! C) `: ~2 G
YD=TD/TR;) `$ c' x8 m8 D7 Y$ z; ]( t
for i=1:85& ~. z4 @% ^+ N! i1 ?5 T
start_t=0;end_t=2;
$ a" k) `$ Q# T8 T: ?' poptions=odeset('RelTol',1e-8,'AbsTol',[1e-9 1e-9]);/ Q# h  b- j1 z7 g( T4 E
[T,y]=ode45(@SBR1,[start_t end_t],[0,277/300],options,TC(i));
. @  c3 A0 M2 k1 w5 ia=max(y(:,2));
& K2 s! B* E2 R/ lb=y(:,2)==a;* E) S) r  }+ i! E- S8 H
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7 q8 Y, ~* X3 r, l! [- i' k if T(b)<=1
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     FF(i)=a-YTA;
2 ]" B/ N$ a# n3 F  }0 L* U$ u* z else
/ N3 X. I# o5 L- ~; K: Q     YTA=c+1.05*dtad0/(UDA*(1+EPS)+EPS*RH);! S  \7 x" Q% Y9 U5 t4 d/ F
     FF(i)=a-YTA;3 l( x2 ^: _" m9 k
end
9 o) |7 \7 l& C" {2 x. C$ fend; P# E( V8 B% C% M. s/ d* ^
figure;- R4 F2 [) Z$ S
plot(TC/TR,FF,'.');hold on5 h2 s9 c: w% k7 c
end, r$ o. w1 Q* k2 l0 p! h

2 Q. w+ F9 ?' c. ?% ]3 r5 xfunction dy= SBR1(t,y,TC)' d; h( y# j* C; B" J
dy=zeros(2,1);
7 o+ N# Y0 D9 y  ^2 lVADARE=14;, V- _6 d4 I: w# K" U9 G
EPS=0.55;dtad0=0.29;UDA=10*EPS;' n% X& X# v" O' Z8 }* s
RH=1;Y=36;
! I* b% m. e4 ]: }4 U9 nTR=300;TD=TC; YD=TD/TR;! n; D; T" `7 Q
if t<=1+ F" R6 `1 `, l3 c9 ?7 X* N2 L; a) i- o, f
    YCE=((UDA*(1+EPS*t)*TC+RH*EPS*TD)/(UDA*(1+EPS*t)+RH*EPS))/TR;5 v0 G, b" J* ~5 b# N  W% q" d
    dy(1) = VADARE*(t-y(1))*(1-y(1))*exp(Y*(1-1/y(2)));
0 z% e( d) R) G    dy(2) = ((dtad0*dy(1)-(UDA*(1+EPS*t)+RH*EPS)*(y(2)-YCE)))/(1+RH*EPS*t);$ ?* X; ]" j) V: A$ r/ R
end1 M7 K2 i9 w- B$ z* N# o
if t>1
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2#
发表于 2021-2-22 13:02 | 只看该作者
帮你顶一下

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3#
发表于 2021-2-22 13:04 | 只看该作者
请把待拟合的数据、哪些是待拟合参数等等都给出

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4#
发表于 2021-2-22 13:15 | 只看该作者
所谓拟合,指的是已知形如 Output_Y = Function( Input_X, Parameters_C ) 这样的函数关系(其中Input_X为实验的若干控制变量,同时也是函数的输入;Parameters_C为待拟合参数;Output_Y为实验结果,同时也是函数的输出),给出Input_X与Output_Y 作为已知,求一组合适的Parameters_C数值使模型Function产生的误差最小。
2 J/ C9 `% ?) r7 f. H
* \; h% }/ K' e; V9 ^' S2 B最简单的例子,已知模型:电压U = 电阻R * 电流I,且不知道接在某简单电路上的电阻到底是多大。那么通过若干组实验,以电流I为输入(比如调整滑动变阻器来控制该电路中的电流数值),同时测量这个电阻两端的电压U作为输出,通过这若干组U与I的数值,可以估计出一个满足模型的电阻R值。控制输入I、测量输出U、以此二者来估计参数R。9 q+ U9 W4 I$ ~: x
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