Matlab分段微分方程组拟合【案例源码+视频教程】

专栏导读

  • 作者简介:工学博士,高级工程师,专注于工业软件算法研究
  • 本文已收录于专栏:《复杂函数拟合案例分享 》本专栏旨在提供 1.以案例 的形式讲解各类复杂函数拟合的程序实现方法,并提供所有案例完整源码 ;2.复杂函数 包含:分段函数、积分函数、常/偏微分函数、隐函数、方程组、级数函数、多参数函数;3.拟合工具 是Matlab种的lsqcurvefit, nlinfit,神经网络,ga遗传算法,MultiStart全局优化算法等;4.拟合案例均源自科研实践 中遇到的案例,文本教程+视频教程+案例源码 ,三向强化学习!提高大家解决实际数学建模的问题。
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【总体简介】💻🔍

你将获得分段微分方程组拟合案例【matlab源码】+视频程(试看)

获取连接: Matlab分段微分方程组拟合【案例源码】

本案例通过Matlab中的lsqcurvefit()实现分段微分方程组的拟合,案例有三个难点:1.自定义拟合函数通过微分方程(求解)表示;2.微分方程分段;3.微分方程本身是方程组的形式。具体方程形式如下图所示。

需要说明的是由于待拟合参数过多,所以由于lsqcurvefit()拟合工具自身局限性,最终本案例拟合的精度并不高,但是本拟合案例的主要目的是提供一种方法,当待拟合参数较少时,会有一个理想的结果。程序可以成功运行进行迭代拟合,并得到拟合结果。拟合精度不够高的原因主要在于方程过于复杂,待拟合参数过多,超出lsqcurvefit本身适合的参数个数,如果参数个数<=5,是可以得到较好的拟合结果。

【拟合结果】

拟合精度不够高的原因主要在于方程过于复杂,待拟合参数过多,超出lsqcurvefit本身适合的参数个数,如果参数个数<=5,是可以得到较好的拟合结果。

【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】 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_哔哩哔哩_bilibili

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