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关于matlab,mathematica或者origin双指数衰减拟合不成功

作者 低垂的野花
来源: 小木虫 400 8 举报帖子
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急求,实验得到一组衰减的数据,但在origin里边和matlab (cftool)里边都拟合不成功,origin里边只能拟合右边部分,如图所示,数据也附件了,还请各位大神帮忙!谢谢了。。。

关于matlab,mathematica或者origin双指数衰减拟合不成功
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  • 精华评论
  • 独孤神宇

    数据看起来是对称的,就用指数拟合一边后在模型里面加上绝对值

  • 低垂的野花

    引用回帖:
    2楼: Originally posted by 独孤神宇 at 2017-08-13 19:20:18
    数据看起来是对称的,就用指数拟合一边后在模型里面加上绝对值

    你好,在拟合函数里边加绝对值吗?我是想得到拟合后的衰减常数

  • yanze

    你的帖子就一幅图没有附件

  • 低垂的野花

    引用回帖:
    4楼: Originally posted by yanze at 2017-08-13 19:54:39
    你的帖子就一幅图没有附件

    附件已上传

  • yanze

    引用回帖:
    5楼: Originally posted by 低垂的野花 at 2017-08-13 20:03:44
    附件已上传...

    0                                13875.8
    33.3333333333333        12092
    66.6666666666667        9185.95
    100                                8171.21
    133.333333333333        7398.41
    200                                6770.94
    266.666666666667        6391.5
    433.333333333333        6365.71
    600                                6100.28
    -33.3333333333333        11504.3
    -66.6666666666667        9008.9
    -100                                7684.11
    -133.333333333333        7168.32
    -200                                6775.73
    -266.666666666667        6688.2
    -433.333333333333        6365.71
    -600                                5779.86

  • yanze

    Function: y = (p1+p3*x^2+p5*x^4)/(1+p2*x^2+p4*x^4)
    Algorithms: 麦夸特法(Levenberg-Marquardt) + 通用全局优化法
    Root of Mean Square Error (RMSE): 579.26953179352
    Sum of Square Error (SSE): 5704404.23789282
    Correlation Coef. (R): 0.984608696108706
    R-Square: 0.969454284452886
    Determination Coef. (DC): 0.935361133479241

    Parameters Name        Parameter Value
    ===============        ===============
    p1              13856.3453777794
    p2              -25884820.4573859
    p3              -366756451383.717
    p4              -5260.93922751523
    p5              -28700837.0570275

  • yanze

    这个函数关系不是太适合数据

    迭代数: 110
    计算用时(时:分:秒:微秒): 00:00:33:392
    优化算法: 麦夸特法(Levenberg-Marquardt) + 通用全局优化法
    计算结束原因: 达到收敛判断标准
    均方差(RMSE): 1890.48194223598
    残差平方和(SSE): 60756673.5566457
    相关系数(R): 0.55816061143174
    相关系数之平方(R^2): 0.311543268153854
    决定系数(DC): 0.311542038660978
    卡方系数(Chi-Square): 3204.64155010109
    F统计(F-Statistic): 6.78786161299698

    参数        最佳估算
    ----------        -------------
    y0                 -10719673.0362728
    a1                 -83592.2444217544
    x1                 19960.9152664728
    t1                 7287.2566276019
    a2                 5045218.86528213
    x2                 58819.5848378206
    t2                 67740.4331369096

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