【曲线拟合的最小二乘法的原理及应用研究6200字】.doc

总体最小二乘法在曲线拟合中的应用.pdf ·4 · 地矿测绘 2012 ，28( 3) : 4 ～ 6 CN 53 － 1124 / TD ISSN 1007 － 9394 Surveying and Mapping of Geology and Mineral Resources * 总体最小二乘法在曲线拟合中的应用

2017-07-22 约2.38万字 3页立即下载

【曲线拟合最小二乘法的应用研究6400字】.docx PAGE2 PAGE2 曲线拟合最小二乘法的应用研究 摘要在实验数据分析中,越来越多的运用到曲线拟合.曲线拟合的目标是找到能反映变量之间关系的一种函数表达式,使其在某种函数表达式下最佳地接近已知数据.最小二乘法是最常用的分析和处理实验数据的曲线拟合方法.本文从曲线拟合最小二乘法的原理出发,介绍求拟合曲线的的基本步骤,并设计了拟合曲线的程序.进而又应用最小二乘法解决我国进出口同比增长率变化和某化学反应中的分解物浓度与时间关系的问题,并推广了加权最小二乘法在曲线拟合中的应用以及Matlab曲线拟合工具箱的应用.最后为了更好的衡量拟合曲线的精度,本文引入了置信区间的概念来分析拟合曲线的拟合程度.

2025-03-17 约1.1万字 21页立即下载

2025-05-23 约1.82万字 31页立即下载

最小二乘法与曲线拟合.ppt 最小二乘法与曲线拟合引言插值法在工程及建筑设计中应用十分广泛。例如，已知一天24小时的逐时室外气温、综合温度、冷热负荷等值，需要知道其他任意时刻的值，即可应用插值计算求得；又如，我国工业企业采取通风和空气调节设计规范中，仅给出了有限个地区相应有限个方位的夏季太阳辐射热总强度值，以及透过窗玻璃的太阳总辐射强度值，至于其它任意方位（0-350）的中间值，也要用插值法求得。因此，插值法的研究很有必要。实际中，f(x)多样，复杂，通常只能观测到一些离散数据；或者f(x)过于复杂而难以运算。这时我们要用近似函数g(x)来逼近f(x)。这个过程就是曲线拟合。第2页,共22页，星期六，2024年，5月§3.

2025-01-29 约1.94千字 22页立即下载

曲线拟合的最小二乘法.ppt 第三章曲线拟合的最小二乘法 3.1.最小二乘法的提法需要从一组给定的数据中，寻找自变量X与变量y之间的关系例：60年代世界人口增长情况如下：年19601961196319641965196619671968人口30.6131.5132.1332.3432.8533.5634.2034.83有人根据以上数据预测2000人口会超过60亿，现在已经成为现实给出一组离散点，确定一个函数逼近原函数，插值是这样的一种手段。在实际中，数据不可避免的会有误差，插值函数会将这些误差也包括在内。问题：因此，我们需要一种新的逼近原函数的手段：①不要求过所有的点（可以消除误差影响）；②尽可能表现数据的趋势，靠近这些

2025-02-15 约1.56千字 10页立即下载

第3章_曲线拟合最小二乘法.ppt 计算方法课件 §3.1 拟合曲线通过观察或测量，得到一组离散数据 * 结束插值：找通过这些点的多项式。但对高次多项式，可能产生较大的误差，如Runge现象，使得高次多项式并不能接近原函数。拟合：不要求近似函数过所有的数据点,而是要求它反映原函数整体的变化趋势,从而得到比原函数更简单更适用的近似函数,这样的方法称为数据拟合第3章 曲线拟合的最小二乘法 结束数据拟合最常用的近似标准是最小二乘法：设f(x)为原函数,? (x)为近似函数,(xi , f(xi)) (i=1,…,n)为数据点,要求选择? (x)使当? (x)选择为

2018-06-14 约1.7千字 18页立即下载

曲线拟合的最小二乘法..doc 第6章? 曲线拟合的最小二乘法 6.1? 拟合曲线　　通过观察或测量得到一组离散数据序列，当所得数据比较准确时，可构造插值函数逼近客观存在的函数，构造的原则是要求插值函数通过这些数据点，即。此时，序列与是相等的。　　如果数据序列，含有不可避免的误差（或称“噪音”），如图6.1所示；如果数据序列无法同时满足某特定函数，如图6.2所示，那么，只能要求所做逼近函数最优地靠近样点，即向量与的误差或距离最小。按与之间误差最小原则作为“最优”标准构造的逼近函数，称为拟合函数。图6.1 含有“噪声”的数据图6.2 一条直线公路与多个景点　　插值和拟合是构造逼近函数的两种方法。插值的目标是要

2017-01-27 约2.28千字 13页立即下载

最小二乘法和曲线拟合.ppt 如果已知函数f(x)在若干点xi(i=1,2,…,n)处的值yi,便可根据插值原理来建立插值多项式作为f(x)的近似。但在科学实验和生产实践中，往往会遇到这样一种情况，即节点上的函数值并不是很精确的，这些函数值是由实验或观测得到的数据，不可避免地带有测量误差，如果要求所得的近似函数曲线精确无误地通过所有的点(xi,yi),就会使曲线保留着一切测试误差。;为此,我们希望从给定的数据(xi,yi)出发,构造一个近似函数 ,不要求函数完全通过所有的数据点，只要求所得的近似曲线能反映数据的基本趋势，如图5-7所示。;也就是说拟合函数在xi处的偏差(亦称残差）不

2017-04-25 约1.38千字 38页立即下载

Matlab最小二乘法曲线拟合的应用实例.doc MATLAB机械工程 最小二乘法曲线拟合的应用实例班级: 姓名: 学号: 指导教师: 一，实验目的? 通过Matlab上机编程，掌握利用Matlab软件进行数据拟合分析及数据可视化方法? 二，实验内容? 1.有一组风机叶片的耐磨实验数据，如下表所示，其中X为使用时间，单位为小时h，Y为磨失质量，单位为克g。要求：对该数据进行合理的最小二乘法数据拟合得下列数据。 ?x=[10000?11000?12000?13000?14000?15000?16000?17000?18000?19000?20000?21000?22000?23000];? y=[24.0?26.

2019-07-15 约1.53千字 6页立即下载

Matlab最小二乘法曲线拟合的应用实例.doc MATLAB机械工程 最小二乘法曲线拟合的应用实例班级: 姓名: 学号: 指导教师: 一，实验目的? 通过Matlab上机编程，掌握利用Matlab软件进行数据拟合分析及数据可视化方法? 二，实验内容? 1.有一组风机叶片的耐磨实验数据，如下表所示，其中X为使用时间，单位为小时h，Y为磨失质量，单位为克g。要求：对该数据进行合理的最小二乘法数据拟合得下列数据。 ?x=[10000?11000?12000?13000?14000?15000?16000?17000?18000?19000?20000?21000?22000?23000];? y=[24.0?26.

2017-12-29 约1.53千字 6页立即下载

曲线拟合和最小二乘法课件.ppt 曲线拟合与最小二乘法欢迎来到曲线拟合与最小二乘法课程！本课程旨在帮助你理解和掌握曲线拟合的基本概念、原理以及最小二乘法的应用。通过本课程的学习，你将能够使用各种数学工具和软件进行数据拟合，解决实际问题。课程目标与学习成果1课程目标掌握曲线拟合的基本概念与原理；理解最小二乘法的基本思想和方法；能够运用MATLAB、Python等工具进行实际数据拟合；培养解决实际工程问题的能力。2学习成果能够独立完成线性与非线性曲线拟合；能够评估拟合结果的优劣；能够解决实际工程中的数据拟合问题；具备一定的科学研究能力。3核心能力数据分析与处理能力、数学建模能力、编程实现能力、解决实际问题的能力。什么是曲线拟合

2025-03-18 约8.61千字 50页立即下载

Matlab最小二乘法曲线拟合.pdf word格式-可编辑-感谢下载支持 最小二乘法在曲线拟合中比较普遍。拟合的模型主要有 1.直线型 2.多项式型 3.分数函数型 4.指数函数型 5.对数线性型 6.高斯函数型一般对于LS问题，通常利用反斜杠运算““”、fminsearch或优化工具箱提供的极小化函数求解。在Matlab中，曲线拟合 工具箱也提供了曲线拟合的图形界面操作。在命令提示符后键入：cftool，即可根据数据，选择适当的拟合模型。 ““”命令 1.假设要拟合的多项式是：y=a+b*x+c*x^2.首先建立设计矩阵X： X=[ones(size(x))xx^2]; 执行： para中包含了三个参数：para(1)=a;p

2025-01-03 约4.84千字 4页立即下载

§3.6-曲线拟合的最小二乘法.ppt 第六节 曲线拟合的最小二乘法 * ? 2009, Henan Polytechnic University * §6 曲线拟合的最小二乘法 第三章函数逼近与计算 * 实例：考察某种纤维的强度与其拉伸倍数的关系,下表是实际测定的24个纤维样品的强度与相应的拉伸倍数是记录: 3.6.1 一般的最小二乘逼近纤维强度随拉伸倍数增加而增加并且24个点大致分布在一条直线附近必须找到一种度量标准来衡量什么曲线最接近所有数据点。一般使用在回归分析中称为残差称为平方误差。在回归分析中称为残差平方和. 从而确定(1)中的待定系数: 注意(1)式是一条直线, 因此将问题一般化为: 1.

2018-10-14 约1.5千字 40页立即下载

用MatLab画图(最小二乘法做曲线拟合).pdf 帮朋友利用实验数据画图时，发现MatLa的确是画图的好工具，用它画的图比Excel光滑、精确。利用一组数据要计算出这组数据对应的函数表达式从而得到相应图像，MatLa的程序如下： x=[15102030406080] y=[15.433.942.250.55662.77281.1] plot(x,y,r*); legend(实验数据(xi,yi)) xlabel(x),ylabel(y), title(数据点(xi,yi)的散点图) symsa1a2a3 x=[151020

2024-12-31 约1.51千字 3页立即下载

第七单 曲线拟合的最小二乘法1.pdf 第七章 曲线拟合的最小二乘法 在科学实验和生产实践中，经常要从一组实验数据 (x ,y ) (i 1,2,,m) 出发，寻求函数y f (x) 的一个近似 i i 表达表y (x) （称为经验公式）。从几何上看，就是根据给 m (x ,y ) y f (x) 定的个点 i i 求曲线的一条近似曲线 y 

2018-05-18 约2.94万字 19页立即下载