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。
  • 案例源码地址
  • 视频课程地址https://www.bilibili.com/video/BV1bQ4y1U7mu/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click
  • 欢迎订阅专栏,订阅用户可私聊进入Matlab编程交流群 (知识交流、问题解答),并获赠丰厚的Matlab相关学习资料教材、源码、视频课
  • 专栏订阅地址: https://blog.csdn.net/u010542847/category_12576325.html

【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

相关推荐
山北雨夜漫步1 小时前
机器学习 Day14 XGboost(极端梯度提升树)算法
人工智能·算法·机器学习
到底怎么取名字不会重复1 小时前
Day10——LeetCode15&560
c++·算法·leetcode·哈希算法·散列表
chuxinweihui1 小时前
数据结构——二叉树,堆
c语言·开发语言·数据结构·学习·算法·链表
freexyn2 小时前
Matlab自学笔记五十一:(推荐)输入参数的数量和可变数量的输入
笔记·算法·matlab
陈大大陈2 小时前
基于 C++ 的用户认证系统开发:从注册登录到Redis 缓存优化
java·linux·开发语言·数据结构·c++·算法·缓存
不吃酸的柠檬2 小时前
MATLAB 中的图形绘制
人工智能·机器学习·matlab
studyer_domi2 小时前
Matlab 复合模糊PID
开发语言·matlab
数据分析螺丝钉2 小时前
LeetCode 252 会议室 III(Meeting Rooms III)题解与模拟面试
算法·leetcode·职场和发展
小李独爱秋2 小时前
动态哈希映射深度指南:从基础到高阶实现与优化
数据结构·算法·哈希算法
猫猫头有亿点炸2 小时前
C语言斐波拉契数列2.0
c语言·开发语言·算法