用5阶龙格-库塔法,结果如下,

常微分方程算法: 五阶龙格-库塔法(Fith Order Runge-Kutta Method)

优化算法: 通用全局优化法(UGO1)

计算结束原因: 达到收敛判定标准

计算用时(时:分:秒:微秒): 00:00:02:672

均方差(RMSE): 3.01974154808009

残差平方和(SSE): 1623.1533450618

相关系数(R): 0.999906678609376

相关系数之平方(R^2): 0.999813365927634

确定系数(DC): 0.999810731430232

F统计(F-Statistic): 71454.6315936622

参数                  最佳估算

--------------------        -------------

a        0.21376721720681

b        0.00121118818676014

c        0.104331027261508

d        0.000962784941586866

====== 输出结果 =====

文件:codesheet3[a2:c91]

No        t        目标x        计算x        目标y        计算y

1        12        53.03        54.0067964795895        38.9        39.1292998603599

2        13        64.05        63.8562244898728        36.78        37.3053275241473

3        14        75.4        75.6481266360822        36.04        35.9378826921642

4        15        90.36        89.7401833663169        33.78        35.0535706957133

5        16        107.14        106.537759403597        35.4        34.7020475954434

6        17        127.79        126.487542892493        34.68        34.9658771930844

7        18        150.77        150.059654491026        36.61        35.9762801766716

8        19        179.65        177.708987568819        37.71        37.9386478526295

9        20        211.82        209.79983970792        41.98        41.1743973187383

10        21        249.91        246.466745829655        45.72        46.1901306207028

11        22        291.31        287.367218916765        53.1        53.7913052405999

12        23        334.95        331.260750373574        65.44        65.2631386045852

13        24        380.67        375.341580103324        83        82.6325098899276

14        25        420.28        414.334971781367        108.74        108.953032438305

15        26        445.56        439.742006243386        150.01        148.301302846137

16        27        447.63        440.572074051758        205.61        204.610747431431

17        28        414.04        407.894142770623        281.6        278.124911468988

18        29        347.04        343.155079157977        364.56        360.47178442055

19        30        265.33        262.065988250007        440.3        434.79260163454

20        31        187.57        185.3492298299        489.68        485.357708760265

21        32        128        125.487322331296        512.95        507.06812160224

22        33        85.25        84.036718080375        510.01        504.629386881938

23        34        57.17        57.0426685706395        491.06        486.11562504114

24        35        39.96        39.8386418379804        462.22        458.57849189642

25        36        29.22        28.8508556261695        430.15        426.869588399672

26        37        22.3        21.7322912477701        396.95        393.962668545254

27        38        16.52        17.0326842131983        364.87        361.562140241817

28        39        14.41        13.8725448608696        333.16        330.591074777409

29        40        11.58        11.7175345395765        304.97        301.510500835635

30        41        10.41        10.2392829214653        277.73        274.513093410793

31        42        10.17        9.23304848145355        253.16        249.637516926243

32        43        7.86        8.56952538987884        229.66        226.835542311729

33        44        9.23        8.16652783897741        209.53        206.011581217805

34        45        8.22        7.97218633086877        190.07        187.046113897649

35        46        8.76        7.95486847693486        173.58        169.80963139363

36        47        7.9        8.09709495127879        156.4        154.170922730233

37        48        8.38        8.39188583273248        143.05        140.001947593014

38        49        9.53        8.84063215899032        130.75        127.180624155246

39        50        9.33        9.45196502154673        117.49        115.592334075866

40        51        9.72        10.2413142421367        108.16        105.130636591664

41        52        10.55        11.2309793963069        98.08        95.6974985662724

42        53        13.05        12.4506159021813        88.91        87.2032353252076

43        54        13.58        13.9380894536466        82.28        79.5662885328772

44        55        16.31        15.7406852710021        75.42        72.7129252539932

45        56        17.75        17.9166811645162        69.58        66.5769168397939

46        57        20.11        20.5373087630496        62.58        61.0992417127078

47        58        23.98        23.6891368350776        59.22        56.2278493571397

48        59        28.51        27.476914096539        54.91        51.9175224061511

49        60        31.61        32.0269041460946        49.79        48.1298794902722

50        61        37.13        37.4907277375937        45.94        44.8335745991707

51        62        45.06        44.0496895058149        43.41        42.0047717903424

52        63        53.4        51.919493821298        41.3        39.6280121869684

53        64        62.39        61.3551244598545        40.28        37.6976521634453

54        65        72.89        72.6554357935813        37.71        36.2201527249186

55        66        86.92        86.1666117169836        36.58        35.2176669756549

56        67        103.32        102.282975897107        36.98        34.7336519114822

57        68        121.7        121.442480352289        36.65        34.8417047608015

58        69        144.86        144.112205356973        37.87        35.6596370588988

59        70        171.92        170.755762014503        39.63        37.372199923409

60        71        202.51        201.76858101464        42.97        40.2682648878233

61        72        237.69        237.357147626293        46.95        44.8022030540824

62        73        276.77        277.322542710388        54.93        51.6950681821252

63        74        319.76        320.687596568871        64.61        62.0974702549757

64        75        362.05        365.093021419772        81.28        77.8329962098211

65        76        400.11        405.936661198158        105.5        101.691948442962

66        77        427.79        435.508358102566        143.03        137.549380751854

67        78        434.56        443.177866540092        192.45        189.589893942302

68        79        410.31        418.850227293559        260.84        259.390825847644

69        80        354.18        360.780492083863        339.39        340.946763289048

70        81        278.49        281.628062588185        413.79        418.850363981219

71        82        203.72        202.293720431674        466.94        475.979768490233

72        83        141.06        137.948663363885        494.72        504.378798372148

73        84        95.08        92.382972076218        499.37        506.966055663142

74        85        66.76        62.4023459254144        484.58        491.553551817501

75        86        45.41        43.2479984763749        460.63        465.636918453729

76        87        33.13        31.0385244744842        429.79        434.589191815273

77        88        25.89        23.1603176191095        398.77        401.774403097485

78        89        20.51        17.9830163706569        366.49        369.147429241701

79        90        17.11        14.5159107165752        336.56        337.782108477268

80        91        12.69        12.1580602998474        306.39        308.227765428028

81        92        11.76        10.5413408821382        279.53        280.728094932099

82        93        11.22        9.43701541152435        254.95        255.350878249031

83        94        10.29        8.70100653171298        233.5        232.064138610704

84        95        8.82        8.24179648479062        212.74        210.780943218098

85        96        9.51        8.00142730469918        193.61        191.385915418418

86        97        8.69        7.9441310333005        175.01        173.751002179209

87        98        9.53        8.04947205824711        160.59        157.744855406208

88        99        8.68        8.30821729990978        146.12        143.238368635033

89        100        10.82        8.71990434232477        131.85        130.107871896474

matlab 微分方程组参数拟合,如何拟合微分方程组的参数?相关推荐

  1. MATLAB人工蜂群算法求解数据拟合和多参数优化问题代码实例

    MATLAB人工蜂群算法求解数据拟合和多参数优化问题代码实例 MATLAB人工蜂群算法求解数据拟合和多参数优化问题代码实例 1.基本概念 人工蜂群算法是模仿蜜蜂行为提出的一种优化方法,是集群智能思想的 ...

  2. MATLAB中lsqnonlin多元,Matlab中lsqnonlin对常微分方程组进行参数拟合以后 怎样用nlparci查看参数的置信区间...

    我用fminsearch 进行了常微分方程组参数优化 现想知道参数置信区间 所以改用lsqnonlin进行单参数拟合 初值是我已经得到的优化结果 但是拟合显示local minimum 而且ci = ...

  3. 缺少部分参数的微分方程拟合之一

    问题来源:如何拟合微分方程组的参数? – MATLAB中文论坛 (ilovematlab.cn) 微分方程组如下: dx/dt=a*x-b*x*y dy/dt=-c*y+d*x*y 数据如下: t  ...

  4. 美赛整理之带参数的常微分方程拟合问题研究

    带参数的常微分方程拟合问题研究 一.问题的背景: 二.提出一个较为简单,但是很有代表性的一个问题: 三.求解的基本原理: 四.求解的基本算法: 1.利用matlabmatlabmatlab遗传算法求解 ...

  5. Gps高程拟合matlab代码,几种GPS高程拟合方法分析与比较.doc

    几种GPS高程拟合方法分析与比较 几种GPS高程拟合方法分析与比较 摘 要:文章论述了几种常用的GPS高程拟合的方法,并在MATLAB中编制了相应的程序,建立了相应的GPS高程拟合模型,并通过实例数据 ...

  6. matlab三次多样式对函数拟合,Matlab regress函数拟合多个变量分析

    声明 本文系本人原创,转载请注明出处. 简介 拟合曲线,在matlab中有polyfit函数,有cftool工具,对于多项式,指数,对数都有很好的拟合,但是对于多个参数的拟合,比如x1,x2--用什么 ...

  7. matlab 指数拟合原理,matlab指数增长和阻滞增长拟合代码.doc

    matlab指数增长和阻滞增长拟合代码 代码: t=1:13; x=[3.04,6.63,11.13,28.43,49.22,87.85,134.11,200.00,208.69,303.03,410 ...

  8. 阻滞增长函数matlab拟合,matlab指数增长和阻滞增长拟合代码讲课稿

    <matlab指数增长和阻滞增长拟合代码讲课稿>由会员分享,可在线阅读,更多相关<matlab指数增长和阻滞增长拟合代码讲课稿(7页珍藏版)>请在人人文库网上搜索. 1.资讯类 ...

  9. matlab三角多项式拟合,三角多项式拟合方法及地震数据处理

    撰写目的和基本思路 撰写目的:基于地震数据光滑性较差的特征,以往拘泥于寻找地震数据数字特征等常规的统计分析方法局限性太大.为了反映地震数据统计规律的本质特征,提出三角多项式拟合方法. 基本思路:将所得 ...

  10. Matlab 隐函数方程求解最小二乘法拟合一阶线性拟合二阶拟合传感器实验

       九层妖塔 起于垒土 Matlab 最小二乘法拟合一阶线性拟合&传感器实验 一.代码 二.数据处理结果 三.Notes 一.代码 %电容传感器位移实验数据 最小二乘法一阶线性拟合 x = ...

最新文章

  1. 原核生物基因组三代数据(pacbio/nanopore)组装
  2. 页面加载完毕相关信息淡入效果
  3. 嵌入式Linux利用ppp实现4G模块联网
  4. oracle rman 跨版本恢复 11.2.0.3- 11.2.0.4
  5. 3YAdmin-专注通用权限控制与表单的后台管理系统模板
  6. Learning Cocos2d-x for WP8(9)——Sprite到哪,我做主
  7. pandas对象保存到mysql出错提示“BLOB/TEXT column used in key specification without a key length”解决办法
  8. 华为算法工程师-2020届实习招聘题
  9. python字符串转换为json_在python2.7中将原始字符串转换为JSON对象
  10. 基于顺序存储结构的图书信息表的图书去重(C++)
  11. 干货设计素材|环保平面画册模板
  12. 用计算机显示器主屏区域造句,显示器造句
  13. AB32VG1开发板学习(2)GPIO,多线程点灯
  14. onos中引入外部依赖
  15. 聊聊C++标准库,准标准库中关于时间的概念和用法
  16. [生信]甲基化测序的三种数据
  17. Learning Lightroom CC 学习Lightroom CC Lynda课程中文字幕
  18. 计算机考研复试之软件工程三十问
  19. Office VBA开发经典-基础入门卷 配套资源下载
  20. 21Maven - 从私服下载jar包

热门文章

  1. js判断两个数组是否相同
  2. ESP32 单导联心电图心率变异性监测贴片:ProtoCentral Hearty Patch 详解
  3. post请求中json和data的区别
  4. 如何提升自己电脑网速
  5. SQL_菜鸟教程_unique、primary key、foreign key
  6. 半角空格 全角空格 不间断空格 通过过滤器解决
  7. android sd卡无法挂载,内外SD卡无法挂载的BUG修复方法
  8. LeetCode 36. Valid Sudoku(九宫格数独)
  9. 常用电子器件 ——接插件
  10. 剑指Offer(10)有环链表 翻转链表