matlab 线性最小二乘法,matlab_最小二乘法线性和非线性拟合.ppt

3.血液容积v, t=0注射剂量d, 血药浓度立即为d/v. 2.药物排除速率与血药浓度成正比，比例系数 k(>0) 模型假设 1. 机体看作一个房室，室内血药浓度均匀——一室模型模型建立在此，d=300mg，t及c(t)在某些点处的值见前表，需经拟合求出参数k、v 用线性最小二乘拟合c(t) MATLAB(lihe1) 计算结果： d=300; t=[0.25 0.5 1 1.5 2 3 4 6 8]; c=[19.21 18.15 15.36 14.10 12.89 9.32 7.45 5.24 3.01]; y=log(c); a=polyfit(t,y,1) k=-a(1) v=d/exp(a(2)) 程序：用非线性最小二乘拟合c(t) 给药方案设计 c c2 c1 0 ? t 设每次注射剂量D, 间隔时间? 血药浓度c(t) 应c1? c(t) ? c2 初次剂量D0 应加大给药方案记为： 2、 1、计算结果：给药方案： c1=10,c2=25 k=0.2347 v=15.02 * 故可制定给药方案：即: 首次注射375mg，其余每次注射225mg，注射的间隔时间为4小时。 * 估计水塔的流量 2、解题思路 3、算法设计与编程 1、问题 * 某居民区有一供居民用水的园柱形水塔，一般可以通过测量其水位来估计水的流量，但面临的困难是，当水塔水位下降到设定的最低水位时，水泵自动启动向水塔供水，到设定的最高水位时停止供水，这段时间无法测量水塔的水位和水泵的供水量．通常水泵每天供水一两次，每次约两小时. 水塔是一个高12.2米，直径17.4米的正园柱．按照设计，水塔水位降至约8.2米时，水泵自动启动，水位升到约10.8米时水泵停止工作．表1 是某一天的水位测量记录，试估计任何时刻(包括水泵正供水时)从水塔流出的水流量，及一天的总用水量． * * 流量估计的解题思路拟合水位~时间函数确定流量~时间函数估计一天总用水量 * 拟合水位~时间函数测量记录看，一天有两个供水时段(以下称第1供水时段和第2供水时段)，和3个水泵不工作时段(以下称第1时段t=0到t=8.97，第2次时段t=10.95到t=20.84和第3时段t=23以后)．对第1、2时段的测量数据直接分别作多项式拟合，得到水位函数．为使拟合曲线比较光滑，多项式次数不要太高，一般在3~6．由于第3时段只有3个测量记录，无法对这一时段的水位作出较好的拟合． * 2、确定流量~时间函数对于第1、2时段只需将水位函数求导数即可，对于两个供水时段的流量，则用供水时段前后(水泵不工作时段)的流量拟合得到，并且将拟合得到的第2供水时段流量外推，将第3时段流量包含在第2供水时段内． * 3、一天总用水量的估计总用水量等于两个水泵不工作时段和两个供水时段用水量之和，它们都可以由流量对时间的积分得到。 * 算法设计与编程 1、拟合第1、2时段的水位，并导出流量 2、拟合供水时段的流量 3、估计一天总用水量 4、流量及总用水量的检验 * 1、拟合第1时段的水位，并导出流量设t，h为已输入的时刻和水位测量记录(水泵启动的4个时刻不输入)，第1时段各时刻的流量可如下得： 1) c1=polyfit(t(1：10)，h(1：10)，3)； %用3次多项式拟合第1时段水位，c1输出3次多项式的系数 2)a1=polyder(c1)； % a1输出多项式(系数为c1)导数的系数 3)tp1=0：0.1：9； x1=-polyval(a1，tp1)； % x1输出多项式(系数为a1)在tp1点的函数值(取负后边为正值)，即tp1时刻的流量 MATLAB(llgj1) 4)流量函数为： * 2、拟合第2时段的水位，并导出流量设t，h为已输入的时刻和水位测量记录(水泵启动的4个时刻不输入)，第2时段各时刻的流量可如下得： 1) c2=polyfit(t(10.9:21),h(10.9:21),3)； %用3次多项式拟合第2时段水位，c2输出3次多项式的系数 2) a2=polyder(c2)； % a2输出多项式(系数为c2)导数的系数 3)tp2=10.9:0.1:21; x2=-polyval(a2,tp2); % x2输出多项式(系数为a2)在tp2点的函数值(取负后边为正值)，即tp2时刻的

matlab 线性最小二乘法,matlab_最小二乘法线性和非线性拟合.ppt相关推荐

Matlab对指定参数的曲线进行非线性拟合
Matlab拟合曲线的方式 Matlab拟合曲线的方式有很多种,有三次样条插值.线性插值.多项式拟合等等.多项式拟合由于函数由f(x)=anxn+an−1xn−1+...+a1x+a0f(x)=a_n ...
matlab 分式拟合,第七讲matlab实现非线性拟合.ppt
其中 R2越趋近于1表明拟合效果越好. 如果是多项式函数,则称为多项式回归,此时的参数即多项式的系数:如果为指数函数.对数函数.幂函数或三角函数等,则称为非线性拟合.下面的图形给出了常见曲线与方程的对 ...
最小二乘法详解（线性拟合与非线性拟合）
监督学习中,如果预测的变量是离散的,我们称其为分类(如决策树,支持向量机等),如果预测的变量是连续的,我们称其为回归.回归分析中,如果只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表 ...
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 = ...
线性学习器-----最小二乘法 Rosenblatt感知机 delta法则
线性学习器-----最小二乘法 Rosenblatt感知机 delta法则引言在分类问题中我们通常会用一个实值函数 F(x) 按照这种方式操作:当 F(x) > 0,测试用例x= (x1,x ...
Python基于最小二乘法的一元线性回归方程
基于最小二乘法的一元线性回归方程要求关于房价的,只需要一个自变量一个因变量用到最小二乘,但不是封装好的函数,有算法的具体实现原理最小二乘法我们以最简单的一元线性模型来解释最小二乘法.什么是 ...
lsqcurvefit拟合结果为复数_非线性拟合怎么转化为线性拟合？
1. 前言对于多项式函数,可以用最小二乘法求得精确的拟合结果,使得拟合函数具有全局最优的拟合误差:对于某些非线性函数,如指数函数 ,也可以对函数转化后,求得精确的拟合结果,如上述指数函数可转化为 , ...
Java 使用 Apache commons-math3 线性拟合、非线性拟合实例（带效果图）
Java 使用 CommonsMath3 的线性和非线性拟合实例,带效果图例子查看 GitHub Gitee 在线查看运行src/main/java/org/wfw/chart/Main.java ...
支持向量机（SVM）：超平面及最大间隔化、支持向量机的数学模型、软间隔与硬间隔、线性可分支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机、核函数、核函数选择、SMO算法、SVM vs LR、优缺点
支持向量机(SVM):超平面及最大间隔化.支持向量机的数学模型.软间隔与硬间隔.线性可分支持向量机.线性支持向量机.非线性支持向量机.核函数.核函数选择.SMO算法.SVM vs LR.优缺点目录

matlab 线性最小二乘法,matlab_最小二乘法线性和非线性拟合.ppt

matlab 线性最小二乘法,matlab_最小二乘法线性和非线性拟合.ppt相关推荐

最新文章

热门文章