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matlab拟合函数？
题主给出中国人口预测问题（二），可以使用英国经济学家马尔萨斯提出的Malthus模型来拟合与预测。其步骤：
第一虚拦步，自定义Malthus模型函数（指数函数），如
func=@(k,t)N0*exp(D*(t-t0))
这里,N0=60.2;t0=1954;
第二步，利用1954-2005年的数据，分别使用lsqcurvefit函数，求出系数D。即
[D,resnorm,residual,exitflag]=lsqcurvefit(func,a0,t,N);
第三步，计算拟合值，即
x1=func(D,t);
第四步，计算相关系数R^2,即
R2=R2_fun(x,x1);
第五步，预测2010年和2030年的人口数，即
xhat=func(D,2010);
disp(['预测2010年人口数为',num2str(xhat),'千万'])
xhat=func(D,2030);
disp(['预测2030年人口数为',num2str(xhat),'千万'])
第六步，使用plot函数绘制，中国人口数的统计数据与预测模型曲线对比图,即
plot(t,x,'*-',t,x1,'毁咐+-')
第七步，标注图例，即
legend('统计数据','Malthus模型')
第八步，编写标题，即
title='中国人口数纤誉纯的统计数据与Malthus模型曲线对比';
第九步，标注坐标轴名称，即
xlabel('年份');ylabel('人口（千万）');
最后，编写程序，并运行可以得到如下结果。
其他问题与上述过程类似。
在Matlab中如何数据拟合函数？
在Matlab中进行数据拟合，可以使用 fit 函数。该函数可以用来生成搜悉拟皮散合模型，对数据进行拟合，并返回拟合模型对象。下面是一个简单的数据拟合的例子：
假设我们有一组数据，x 和 y 分别表示自变量和因变量：
x = [1 2 3 4 5];
y = [3 5 7 9 11];
现在我们想拟合一个一次函数，即 y = a*x + b，其中 a 和 b 是拟合参数。可以使用 fit 函数来生成拟合模型：
f = fit(x', y', 'poly1');
在这里，我们使用 poly1 来指定一次多项式模型，也就是线性模型。fit 函数返回一个 fit 类型的对象，我们可以使用该对象来获取拟合参数：
a = f.p1;
b = f.p2;
其中，p1 和 p2 分别表示拟合函数中的 a 和 b 参数。
接下来，我们可以使用 plot 函数来绘制拟合曲线：
plot(f, x, y);
这样就可以得到数据拟合的结果了。需要注意的是，在实际应用中，拟合模型的选世握乎择和参数的确定需要根据具体情况进行调整和优化。
希望能带来一点启发，往采纳！
求拟合函数
这是我用Matlab拟合出来的链做结果（拟合了6次多项式）
P =
0.000000000062519 -0.000000015872056 0.000001516175815 -0.000066723493210
0.001317139524841 -0.006323151901567 0.063689992807522
其中 P是6次多项式的系数。
下面给出友胡图像，楼棚告衡主可以通过图像验证一下。
MATLAB如何选择合适的拟合函数？
1、首先启动matlab，选择编辑器，再新建一个命令文件。
2、然后在编辑器窗口中输入图示的代码。
3、然后我们点击界面上方菜单栏里的保存图标进行保存。
4、需要注意的是，保存文件的位置要与当前搜索路径的位置保持一致。这可以通过右键编辑窗口的文件，在弹出的下拉框中选择。
5、最后再命令行窗口备晌销处输入dxsnh，并敲入键盘上的enter建。可以看出阶数越高，曲线与拟合点拟合得越好。
扩展资料：
函数中所使用的算法都是科研和工程计算中的最新研究成果，而且经过了各种优化和容错处理。在通常情况下，可以用它来代替底层编程语言，如C和C++ 。在计算要求相同的情况下，使用MATLAB的仿游编程工作量会大大减少。-拟合函数
MATLAB的这些函数集包括从最简单最基本的谨液函数到诸如矩阵，特征向量、快速傅立叶变换的复杂函数。
函数所能解决的问题其大致包括矩阵运算和线性方程组的求解、微分方程及偏微分方程的组的求解、符号运算、傅立叶变换和数据的统计分析、工程中的优化问题、稀疏矩阵运算、复数的各种运算、三角函数和其他初等数学运算、多维数组操作以及建模动态仿真等。-拟合函数
如何用matlab数据拟合函数?
Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ，使用方便，能实现多种类型的线性、非线性曲线拟合。下面结合我使用的 Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个工具箱。\x0d\x0a\x0d\x0a假设我们要拟合的函数形式是 y=A*x*x + B*x, 且A0,B0。\x0d\x0a\x0d\x0a1、在命令行输入数据：\x0d\x0a》x=[110.3323 148.7328 178.064 202.8258033 224.7105 244.5711 262.908 280.0447 296.204 311.5475]；\x0d\x0a》y=[5 10 15 20 25 30 35 40 45 50]；\x0d\x0a\x0d\x0a2、启动曲线拟合工具箱\x0d\x0a》cftool\x0d\x0a\x0d\x0a3、进入曲线拟合工具箱界面“Curve Fitting tool”\x0d\x0a（1）点击“Data”按钮，弹出“Data”窗口；\x0d\x0a（2）利用X data和Y data的下拉菜单读入数据x,y，可修改数据集名“Data set name”，然后点击“Create data set”按钮，退出“Data”窗口，返回工具箱界面，这时会自动画出数据集的曲线图；\x0d\x0a（3）点击“橡游余Fitting”按钮，弹出“Fitting”窗口；\x0d\x0a（4）点击“New fit”按钮，可修改拟合项目名称“Fit name”，通过“Data set”下拉菜单选择数据集，然后通磨轮过下拉菜单“Type of fit”选择拟合曲线的类型，工具箱提供的拟合类型有：\x0d\x0aCustom Equations：用户自定义的函数类型\x0d\x0aExponential：指数逼近，有2种梁滚类型， a*exp(b*x) 、 a*exp(b*x) + c*exp(d*x)\x0d\x0aFourier：傅立叶逼近，有7种类型，基础型是 a0 + a1*cos(x*w) + b1*sin(x*w)\x0d\x0aGaussian：高斯逼近，有8种类型，基础型是 a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)\x0d\x0aInterpolant：插值逼近，有4种类型，linear、nearest neighbor、cubic spline、shape-preserving\x0d\x0aPolynomial：多形式逼近，有9种类型，linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-9th degree ~\x0d\x0aPower：幂逼近，有2种类型，a*x^b 、a*x^b + c\x0d\x0aRational：有理数逼近，分子、分母共有的类型是linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-5th degree ~；此外，分子还包括constant型\x0d\x0aSmoothing Spline：平滑逼近（翻译的不大恰当，不好意思）\x0d\x0aSum of Sin Functions：正弦曲线逼近，有8种类型，基础型是 a1*sin(b1*x + c1)\x0d\x0aWeibull：只有一种，a*b*x^(b-1)*exp(-a*x^b)-拟合函数
请问，什么是拟合函数？
拟合函数：拟合就是把平面上一系列的点，用一条光滑的曲线连接起来。因为这条曲线有无数种可能，从而有各种拟合方法。拟合的曲线一般可以用函数表示，根据这个函数的不同有不同的拟合名字，这就是拟合函数。
常用的拟合方法有如最小二乘曲线拟合法等，在MATLAB中也可以用polyfit 来拟合多项式。拟合以及插值还有逼近是数值分物橘析的三大基础工具。
通俗意义上它们的区别在于：拟合是已知点列，从整体上靠近它们；插值是已知点列并且完全经过点前胡列；逼近是已知曲线，或者点列，通过逼近使得构造的函数无限靠近它们。
扩展资料：
拟合罩悔团的方法：
最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。
参考资料来源：百度百科-拟合
