非线性最小二乘问题的指数拟合方法

线性最小二乘拟合采用多项式拟合，MATLAB 提供 polyfit 函数用于拟合 m 次多项式，返回系数向量 a。拟合后，可以使用 polyval 函数计算指定点的多项式值 y。

在Matlab中，共轭梯度法是一种常用的优化算法，用于求解非线性最小二乘问题。该算法通过迭代求解目标函数，使得其梯度逐渐减小，最终达到最小值。下面是一个使用Matlab实现共轭梯度法的示例代码。 示例代码： function [result, x_result, num] = conjungate_gradient(f, x0, epsilon) syms lambdas; n = length(x); nf = cell(1, n); for i = 1 : n nf{i} = diff(f, x{i}); end nfv =

Curdat.m是一个数据文件。你可以改变以获得你的需要。Polycurve.m是多项式基础文件。Graf.m是用户的基础文件，你可以更改以匹配你的选择。Curfit.m给出多项式曲线和图形。Gramplot.m给出了所选基础的曲线。例子：Gramplot()给出了结果，偏差和地点包括在内。Curfit(4)给出了结果。最小二乘曲线拟合是原则。在配方中，避免了差异化。相反，内积是设计并创建了Gram矩阵。曲线F是F = ∑ ai fi ; i = 1..n，ai是参数，fi是基函数。

matlab中的非线性最小二乘法拟合问题可以通过以下matlab代码来深入学习。

在Matlab中，递推最小二乘算法被广泛应用于参数估计、系统辨识和自适应控制领域。

灰色理论的最小二乘预测方法还蛮适合刚接触数学建模的你。思路清晰、推导也不复杂，用起来挺顺手的。你只要把方程组写成矩阵形式，再套个最小二乘估计，结果基本就出来了，效率还挺高的。 里面用到的灰色系统，其实就是拿有限的数据点，预测它后面的走势，适合数据不多但趋势的场景。比如疫情初期病例增长、产品初期销售量那种，建模效果还不错。 资源里头还有配套的MATLAB 源码，你直接上手试试就知道了，函数写得还挺清楚的，变量命名也比较直观。想理解更深点的，还可以看看支持向量机那一篇，建模方式不一样但也挺实用的。 如果你刚好在准备数学建模比赛，或者做个数据预测的小项目，这套方法用起来真挺方便。别忘了看看相关的几篇

基于Matlab语言实现的最小二乘影像匹配程序。

Matlab源码最小二乘多项式拟合技术是一个经典的研究领域，其应用广泛。

本程序提供 PLS 偏最小二乘的 MATLAB 实现，支持单因变量和多因变量情况。