指數函數擬合演算法求函數ab

『壹』 matlab指數函數y=a+b*exp(-x)擬合,求參數a,b,已知兩組數據y,x

應該不可以，matlab擬合為多項式函數，此處是一個解線性方程問題，代碼如下，只要填入四個已知數，運行即可
clear
all;
clc;
x1=;y1=;
x2=;y2=;
syms
a
b;
f1=a+b*exp(-x1)-y1;
f2=a+b*exp(-x2)-y2;
[a
b]=solve(f1,f2);
double(a)
double(b)

『貳』 指數函數的擬合

先把點的y坐標求一下log，變成一個線性函數的擬合問題，然後再用最小二乘法。

『叄』 怎樣用matlab指數函數擬合

擬合函數表達式：y=a*exp(b+cx)

式中a=0.06154920769,

b=-3.18125203,

c=7.822374803

擬合度0.9725（相關系數）

用V=A(1)*exp(A(2)*I)+A(3)*exp(A(4)*I)模型比較好。

A = nlinfit(X,Y,myfun,[700 -0.01 -700 -1 ])

I=min(X):0.1:max(X);

V=A(1)*exp(A(2)*I)+A(3)*exp(A(4)*I);

plot(X,Y,'o',I,V)

結果：A =668.9571 -0.0688 -656.7991 -1.0321

意義

a>1時，Y隨X增大而增大，先快後慢；0<a<1時，Y隨X增大而減少，先快後慢。當以Y和lnX繪制的散點圖呈直線趨勢時，可考慮採用對數函數描述Y與X之間的非線性關系，式中的b和a分別為斜率和截距。

曲線直線化是曲線擬合的重要手段之一。對於某些非線性的資料可以通過簡單的變數變換使之直線化，這樣就可以按最小二乘法原理求出變換後變數的直線方程，在實際工作中常利用此直線方程繪制資料的標准工作曲線，同時根據需要可將此直線方程還原為曲線方程，實現對資料的曲線擬合。

以上內容參考：網路-曲線擬合

『肆』 matlab對指數函數的擬合

用V=A(1)*exp(A(2)*I)+A(3)*exp(A(4)*I)模型比較好。

clear;
X=[0.490667 0.955333 1.544 1.940667 2.48 3.026667 3.966667 4.453333 5.073333 6.033333 7.04]
Y=[253.3333 381 450 503.6667 532 520 489 481.3333 459 438.3333 422]
myfun=inline('A(1)*exp(A(2)*x)+A(3)*exp(A(4)*x)','A','x')
A = nlinfit(X,Y,myfun,[700 -0.01 -700 -1 ])
I=min(X):0.1:max(X);
V=A(1)*exp(A(2)*I)+A(3)*exp(A(4)*I);
plot(X,Y,'o',I,V)

結果：
A =

668.9571 -0.0688 -656.7991 -1.0321

『伍』 運用最小二乘法 分別進行 乘冪函數 y=a *x^b 指數函數y=b*exp(a*x) 曲線擬合 分別求出a，b，並作圖

x=[0.34 0.35 0.36 0.37 0.38 0.39 0.40 0.41 0.42 0.43];
y=[0.211 0.313 0.466 0.692 1.03 1.532 2.190 3.250 4.823 7.158];

擬合第一個：
function f = first(c, x, y)
f = y - c(1) .* x .^ c(2);
保存為first.m文件。
命令行下運行：
c = lsqnonlin('first', [0 0], [], [], [], x, y);
a = c(1)
b = c(2)

擬合第二個：
function f = first2(c, x, y)
f = y - c(2) .* exp(c(1) .* x);
保存為first2.m文件。
命令行下運行：
c2 = lsqnonlin('first2', [0 0], [], [], [], x, y);
a2 = c2(1)
b2 = c2(2)

『陸』 matlab指數函數擬合

%lny=lna+b*x^2,也就是兩邊取對數，化成線性形式，因變數是ln(y),自變數是x^2

x=[-2.8-2.6-2.4-2.2-2-1.8-1.6-1.4-1.2-1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.811.21.41.61.822.22.42.62.8];

y=[];

y_ln=log(y)';

x2=(x.^2)';

linear_fun=fit(x2,y_ln,'poly1');

figure

plot(linear_fun,x2,y_ln);

b=exp(linear_fun.p1)

a=linear_fun.p2

ypre=a*exp(b*x.^2);

figure

plot(x,y,'*',x,y,'-o');

最後結果是

b=

0.7804

a=

5.0215

『柒』 指數函數模型y=ae^bx中的求a,b的公式是什麼

解：先取對數的
lny=lna+bx
即是 y=a+bx
即是我們熟悉的最小二乘法的模型
利用公式可以求得
見參考資料

『捌』 求大神飄過，用matlab進行指數函數擬合

1、command window 里輸入 cftool
2、點data，輸入x和y的數據
3、點fitting，然後點Newfit，在Type of fit 里選擇指數擬合
4、選好以後，點擊apply即可

『玖』 怎麼用matlab做指數函數曲線擬合並求參數，請求高人幫忙。

這個建議你使用cftool進行擬合

General model:
f(x) = a*exp(m*x)-a*exp(n*x)
Coefficients (with 95% confidence bounds):
a = 114.4 (105.1, 123.8)
m = -0.1855 (-0.2039, -0.1671)
n = -2.008 (-2.325, -1.691)