简单的matlab非线性拟合例子

资 源 简 介

简单的matlab非线性拟合例子

详 情 说 明

Matlab中的非线性拟合是一种通过调整模型参数来逼近实验数据的过程，常用于科学研究与工程分析。nlinfit函数是Matlab统计与机器学习工具箱中专门用于非线性回归的工具，它基于最小二乘法原理进行参数优化。

在典型应用中，用户首先需要定义非线性模型函数，该函数以自变量和待估参数作为输入，返回预测值。例如，常见的指数衰减模型或S型生长曲线都可以通过这种方式描述。nlinfit通过迭代算法（如Levenberg-Marquardt）不断调整参数值，使模型输出与实际数据的残差平方和最小化。

使用流程通常包含三个核心步骤：准备实验数据（包括自变量和观测值）、编写模型函数句柄、调用nlinfit并传入初始参数猜测。该函数会返回最优参数估计值及其置信区间等信息，帮助用户评估拟合质量。对于存在异常值的数据，可配合robustfit选项提高鲁棒性。

这种方法的优势在于能处理各类复杂非线性关系，但需注意初始参数的选择会影响收敛性。实践中建议通过数据可视化先行验证模型合理性，再结合统计指标（如R-squared）量化拟合效果。