1樓：匿名使用者
^n = ubound(cyc) - lbound(cyc) + 1redim u(4, n)
redim v(4, n)
for i = 0 to n - 2
u(0, i) = log(d(i))
u(1, i) = log(a(i) * e(i) / 2)u(2, i) = u(0, i) * u(1, i)u(3, i) = u(0, i) ^62616964757a686964616fe59b9ee7ad9431333335333133 2
u(0, 0) = u(0, 0) + u(0, i)u(1, 0) = u(1, 0) + u(1, i)u(2, 0) = u(2, 0) + u(2, i)u(3, 0) = u(3, 0) + u(3, i)v(0, i) = log(d(i))
v(1, i) = log(-1 * b(i) / 2)v(2, i) = v(0, i) * v(1, i)v(3, i) = v(0, i) ^ 2v(0, 0) = v(0, 0) + v(0, i)v(1, 0) = v(1, 0) + v(1, i)v(2, 0) = v(2, 0) + v(2, i)v(3, 0) = v(3, 0) + v(3, i)next i
u(0, 0) = u(0, 0) / nu(1, 0) = u(1, 0) / ncal_b = (u(2, 0) - n * u(0, 0) * u(1, 0)) / (u(3, 0) - n * u(0, 0) ^ 2)
cal_c = u(1, 0) - cal_b * u(0, 0)cal_c = exp(cal_c)
v(0, 0) = v(0, 0) / nv(1, 0) = v(1, 0) / ncal_m = (v(2, 0) - n * v(0, 0) * v(1, 0)) / (v(3, 0) - n * v(0, 0) ^ 2)
cal_d = v(1, 0) - cal_m * v(0, 0)cal_d = -1 * exp(cal_d)
2樓：匿名使用者
此為線性方程.用最小二乘法擬合曲線的係數如下:
有了演算法,程式設計應該簡單了.
最小二乘法的擬合
3樓：no6zp敻
對給定資料點集合，在取定的函式類中，求，使誤差的平方和最小，。從幾何意義上講，就是尋求與給定點集的距離平方和為最小的曲線y=p(x)。函式p(x)稱為擬合函式或最小二乘解，求擬合函式p(x)的方法稱為曲線擬合的最小二乘法。
最小二乘法的矩陣形式
最小二乘法的矩陣形式為：
其中 為 的矩陣， 為 的列向量， 為 的列向量。如果 （方程的個數大於未知量的個數），這個方程系統稱為矛盾方程組（over determined system），如果 （方程的個數小於未知量的個數），這個系統就是under determined system。
正常來看，這個方程是沒有解的，但在數值計算領域，我們通常是計算 ，解出其中的 。比較直觀的做法是求解 ，但通常比較低效。其中一種常見的解法是對 進行qr分解（ ），其中 是 正交矩陣（orthonormal matrix）， 是 上三角矩陣（upper triangular matrix），則有
用matlab命令 x=r\(q\b)可解得 。
最小二乘法的matlab實現
① 一次函式線性擬合使用polyfit（x,y,1）
②多項式函式線性擬合使用 polyfit（x,y,n），n為次數
擬合曲線
x=[0.5,1.0,1.5,2.0,2.5,3.0]，
y=[1.75,2.45,3.81,4.80,7.00,8.60]。
解：matlab程式如下：
x=[0.5,1.0,1.5,2.0,2.5,3.0];
y=[1.75,2.45,3.81,4.80,7.00,8.60];
p=polyfit(x,y,2)
x1=0.5:0.5:3.0;
y1=polyval(p,x1);
plot(x,y,'*r',x1,y1,'-b')
計算結果為：
p =0.5614 0.8287 1.1560
即所得多項式為y=0.5614x^2+0.8287x+1.15560
③非線性函式使用
lsqcurvefit(fun,x0,x,y)
a=nlinfit(x,y,fun,b0)
最小二乘法在交通運輸學中的運用
交通發生**的目的是建立分割槽產生的交通量與分割槽土地利用、社會經濟特徵等變數之間的定量關係，推算規劃年各分割槽所產生的交通量。因為一次出行有兩個端點，所以我們要分別分析一個區生成的交通和吸引的交通。交通發生**通常有兩種方法：
迴歸分析法和聚類分析法。
迴歸分析法是根據對因變數與一個或多個自變數的統計分析，建立因變數和自變數的關係，最簡單的情況就是一元迴歸分析，一般式為：y=α+βx式中y是因變數，x是自變數，α和β是迴歸係數。若用上述公式**小區的交通生成，則以下標 i 標記所有變數；如果用它研究分割槽交通吸引，則以下標 j 標記所有變數。
而運用公式的過程中需要利用最小二乘法來求解，上述公式中的迴歸係數根據最小二乘法可得：
其中，式中的x拔是規劃年的自變數值，y拔是規劃年分割槽交通生成（或吸引）**值。
spss怎麼用最小二乘法估計yabx中a與b的值
如下 point.h include using namespace std class point point類的宣告 double getx double gety friend double linefit point l point,int n point 友元函式 int型變數為點數 pr...
利用正交多項式做最小二乘法擬合的遞推關係怎麼推匯出來的
p polyfit x,y,n 用於多項式曲線 擬合，其中x,y是一個已知的n個資料點座標向量，當然其長度均勻為n,n是用來擬合的多項式係數，p是求出的多項式係數，n次多項式應該有n 1個係數，故p的長度為n 1。擬合的準則是最小二乘法。數學 理工學科 學習 用逆推法 先去分母，兩邊同乘4 1 x ...
最小二乘法多項式擬合怎麼判斷n，正交多項式最小二乘法擬合和最小二乘法擬合的區別
根據資料散佈圖，用熟知的曲線，來判斷方程的n次方。正交多項式最小二乘法擬合和最小二乘法擬合的區別 p polyfit x,y,n 用於多項式曲線擬合，其中x,y是一個已知的n個資料點座標向量，當然其長度均勻為n,n是用來擬合的多項式係數，p是求出的多項式係數，n次多項式應該有n 1個係數，故p的長度...