非线性最小二乘法—跟踪误差最小化

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非线性最小二乘法—跟踪误差最小化

2010-09-28 | 16:31分类：matlab |

在研究分析中，我们常常使用非线性最小二乘法的方法对数据进行回归或归因分析。数据拟合可以发现数据数据自身逻辑关系、确定回归模型参数或根据已知数据进行预测分析。数据的非线性最小二乘法是用连续曲线近似的刻画或比拟平面或空间中离散点所表示的坐标之间函数关系的一种数据处理方法，是用解析表达式逼近离散数据的一种方法。

非线性最小二乘法具体分为两个步骤：1.确定拟合模型类型，2确定拟合模型参数。拟合模型类型有线性方程、指数方程、微分方程、多项式方程、混合方程等等。拟合方程的选择是一个复杂的问题。若拟合方程未知，通常使用反复测试的方法，即给定几种备选拟合模型，进行多次拟合，选择拟合效果最好的模型进行拟合。

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