本帖最后由 bearbb 于 2013-5-10 15:09 编辑

在做多元非线性模拟时出现了问题

a=[

537.15        2.846653612        39.44841337        0.375150739

537.15        3.735025127        24.15648064        0.4277025

537.15        41.172187        213.337275        0.48575982

537.15        52.01790753        497.5909975        0.352896312

537.15        62.06746392        103.6532013        0.531645438

537.15        417.4213377        399.4496395        0.006007143

537.15        208.4722642        207.8170202        0.003554886

537.15        29.19358158        60.08440755        0.529610983

587.15        5.887942358        16.41285271        0.56355656

587.15        45.27013145        39.79434479        0.004649307

587.15        638.1593933        605.2699788        0.025352784

587.15        23.23788281        73.77989667        0.557496999

587.15        4.595878444        264.5392887        0.372637052

587.15        2.150853242        107.4389546        0.516848067

587.15        1.940683237        70.1936939        0.509914056

587.15        2.547798386        136.2565189        0.391762728

637.15        0.701939473        241.2914709        0.423631654

637.15        0.818391468        105.7254907        0.499720048

637.15        0.524489087        72.63119421        0.499224854

637.15        0.295656843        132.4962656        0.415381543

637.15        1.446410356        14.74254675        0.542413076

637.15        40.53631743        36.67175658        0.126437675

637.15        341.1959475        139.5491649        0.418609622

637.15        2.136296812        61.95250886        0.550020625

687.15        3.227331283        63.27477551        0.565994855

687.15        351.0691502        228.7993058        0.27027726

687.15        177.028693        106.6986622        0.275083242

687.15        2.737647062        45.37931714        0.526050544

687.15        1.026774462        335.8104194        0.414170874

687.15        1.570238274        133.4276742        0.502791687

687.15        0.385075119        22.32087476        0.510102852

687.15        0.137171123        29.59834924        0.422710403]';

x1=a(1,:)';

x2=a(2,:)';

x3=a(3,:)';

x=[x1,x2,x3];

y=a(4,:)';

beta=[100,40000,1,0.5,1,7000,0.5,3000]';

betaha=nlinfit(x,y,'sq1',beta,optimset('MaxIter',100000));

m文件

function f=sq1(beta,x)

f=beta(1).*exp(-beta(2)./x(:,1)/8.3145).*(x(:,2).^beta(3)).*(x(:,3).^beta(4))./(1+beta(5).*exp(-beta(6)./x(:,1)/8.3145).*(x(:,2).^beta(3))+beta(7).*exp(-beta(8)./x(:,1)/8.3145).*(x(:,3).^beta(4)))

错误提示

Warning: The Jacobian at the solution is ill-conditioned, and some

model parameters may not be estimated well (they are not identifiable).

Use caution in making predictions.

这是不是参数初值估计不正确？

如何确定自定义函数拟合时的参数初值？