Matlab拟合常见错误解决|分段微分方程拟合【源码】

作品简介

【总体简介】💻🔍

你将获得： 分段微分方程拟合(错误/正确的两套对比代码）源码+视频课程（试看）

本案例重点介绍积累Matlab拟合常见错误及对应的解决办法，依托的案例是分段微分方程的拟合问题。通过展示正确的分段微分方程拟合源码和错误的分段微分方程拟合源码，对比分析来阐述拟合过程中常遇到的错误和问题，以及对应的解决办法，助力掌握matlab 通过编程进行拟合的方法。

具体的Matlab拟合常见错误及对应的解决办法如下：

  • Function value and YDATA sizes are not equal 解决办法:1.尝试进行转置:2.拟合函数定义有问题，从函数输出结果逆推。
  • 拟合得到参数值与初始值相同 原因:只迭代一步就停止，停止意味着达到甚迭代停止条件。可能的原因包括但不限于:1.输出的函数值和实验值数量级过小，导致迭代收敛判断误差小于阙值从而停止迭代:2.拟合参数数量级过大，导致迭代过程中拟合参数每次改变量过小，造成收敛判断误差小于闯值。解决办法:整体对数量级过大过小的量进行缩放。
  • Objective function is returning undefined values at initial point.Isgcurvefit cannot continue 原因:可能出现NaN或者Inf; 解决办法:1.通过查看输出函数值，找出函数输出NaN和Inf的原因针对性修改:2，改变初始值。
  • 拟合得到参数值不在理想范围;拟合效果不理想 解决办法：加入范围约束条件ub，lb;通过option设置收敛误差阙值 (steptolerance;funTolerance)

【案例介绍】

以下介绍以下本拟合案例的背景情况和最终的拟合结果


拟合结果

【视频教程】

本案例已收录至b站的《Matlab复杂函数非线性拟合》专题课程【Matlab复杂函数非线性拟合专题/lsqcurvefit/nlinfit/积分函数、微分函数、隐函数、方程组、最小二乘法/机器学习/神经网络/编程/人工智能】 https://www.bilibili.com/video/BV1bQ4y1U7mu/?share_source=copy_web&vd_source=51de8a77fc94b609b98ffbb2255400bc

创作时间：