matlab做数据拟合

简介: matlab做数据拟合

先从excel中导入数组; 其中 x数据去第一列; y取第二列; clear all;clc; [filename,pathname]=uigetfile('*.xls','选择数据文件'); [num txt]=xlsread([pathname,filename]); x=num(:,1); y=num(:,3);


输入cftool命令

在打开的对话框中选取 x  y 作拟合,可以选择多个拟合的形式,如 多项式拟合,指数,等

拟合后的结果报告如下


General model of sin1: ....... (函数形式)  Coefficients (with 95%conffidence range) (95%致信区间内的拟合常数)

a1=... ( ......) (等号后面是平均值,括号里是范围) ....  Godness of fit: (统计结果) SSE: ... (方差)  R-squared: ... (决定系数,不知道做什么的)  Adjusted R-squared: ... (校正后的决定系数,如何校正的不得而知)  RMSE: ... (标准差)



相关文章
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
基于改进K-means的网络数据聚类算法matlab仿真
**摘要:** K-means聚类算法分析,利用MATLAB2022a进行实现。算法基于最小化误差平方和,优点在于简单快速,适合大数据集,但易受初始值影响。文中探讨了该依赖性并通过实验展示了随机初始值对结果的敏感性。针对传统算法的局限,提出改进版解决孤点影响和K值选择问题。代码中遍历不同K值,计算距离代价,寻找最优聚类数。最终应用改进后的K-means进行聚类分析。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
m基于PSO-LSTM粒子群优化长短记忆网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真
在MATLAB 2022a中,应用PSO优化的LSTM模型提升了电力负荷预测效果。优化前预测波动大,优化后预测更稳定。PSO借鉴群体智能,寻找LSTM超参数(如学习率、隐藏层大小)的最优组合,以最小化误差。LSTM通过门控机制处理序列数据。代码显示了模型训练、预测及误差可视化过程。经过优化,模型性能得到改善。
110 6
|
5月前
|
机器学习/深度学习 算法 计算机视觉
基于CNN卷积神经网络的金融数据预测matlab仿真,带GUI界面,对比BP,RBF,LSTM
这是一个基于MATLAB2022A的金融数据预测仿真项目,采用GUI界面,比较了CNN、BP、RBF和LSTM四种模型。CNN和LSTM作为深度学习技术,擅长序列数据预测,其中LSTM能有效处理长序列。BP网络通过多层非线性变换处理非线性关系,而RBF网络利用径向基函数进行函数拟合和分类。项目展示了不同模型在金融预测领域的应用和优势。
|
6月前
|
机器学习/深度学习 算法
m基于GA-GRU遗传优化门控循环单元网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真
在MATLAB 2022a中,一个基于遗传算法优化的GRU网络展示显著优化效果。优化前后的电力负荷预测图表显示了改进的预测准确性和效率。GRU,作为RNN的一种形式,解决了长期依赖问题,而遗传算法用于优化其超参数,如学习率和隐藏层单元数。核心MATLAB程序执行超过30分钟,通过迭代和适应度评估寻找最佳超参数,最终构建优化的GRU模型进行负荷预测,结果显示预测误差和模型性能的提升。
186 4
|
5月前
|
机器学习/深度学习 算法
基于蛙跳优化的神经网络数据预测matlab仿真
使用MATLAB2022a,应用蛙跳优化算法(SFLA)调整神经网络权重,提升预测精度,输出预测曲线。神经网络结合输入、隐藏和输出层进行预测,蛙跳算法模仿蛙群觅食行为优化权重和阈值。算法流程包括蛙群初始化、子群划分、局部搜索及适应度更新,直至满足停止条件。优化后的神经网络能提升预测性能。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 算法
m基于PSO-GRU粒子群优化长门控循环单元网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真
摘要: 在MATLAB 2022a中,对比了电力负荷预测算法优化前后的效果。优化前为"Ttttttt111222",优化后为"Tttttttt333444",明显改进体现为"Tttttttttt5555"。该算法结合了粒子群优化(PSO)和长门控循环单元(GRU)网络,利用PSO优化GRU的超参数,提升预测准确性和稳定性。PSO模仿鸟群行为寻找最优解,而GRU通过更新门和重置门处理长期依赖问题。核心MATLAB程序展示了训练和预测过程,包括使用'adam'优化器和超参数调整,最终评估并保存预测结果。
56 0
|
6月前
|
计算机视觉
MATLAB用Lasso回归拟合高维数据和交叉验证
MATLAB用Lasso回归拟合高维数据和交叉验证
|
6月前
|
算法 数据安全/隐私保护
matlab程序,傅里叶变换,频域数据,补零与不补零傅里叶变换
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度
|
6月前
|
数据安全/隐私保护
matlab 曲线光滑,去毛刺,去离群值,数据滤波,高通滤波,低通滤波,带通滤波,带阻滤波
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度
|
6月前
|
数据安全/隐私保护
时域与频域数据互相转换,傅里叶变换与逆傅里叶变换,matlab程序,时域转频域
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度

热门文章

最新文章

下一篇
无影云桌面