curvefitting工具箱

1. matlab 中curve fitting工具箱 能不能对二元非线性经行回归

doc fittype 里面有很多例子 不知道到底什么函数也没法给你写

2. matlab中curve fitting工具箱如何是一个因变量对应三个自变量

直接用cftool貌似不可行，可以参考下网络文库里的一篇名为《浅谈matlab多变量拟合》的文档

3. matlab curve fitting 拟合自定义函数问题

用matlabcurvefitting拟合自定义函数时，参数a、b、n、m拟合不出来的问题？分析了题主给出的数据和形式，问题应该出在数据书写上，没有按标准格式，即每行x，y，z数据没有用分号隔开，
A=[11890.643;1454.2851;。。。。。]
数据按上述修改后，就可以用拟合工具箱，对a、b、n、m参数进行拟合。拟合过程如下：
1、在命令窗口中，输入
A=[11890.643;1454.2851;。。。。。]
2、在命令窗口中，输入
x=A(:,2);y=A(:,1);z=A(:,3);%提取x，y，z数据
3、在命令窗口中，输入
cftool%调用拟合工具箱
4、在拟合工具箱界面中，调入x，y，z数据，CustomEquation框内中输入拟合方程，z=10^(a*(n*x-m*y)/(x-y-m+n)+b)
5、在Results框内，自动算出a、b、n、m参数的值以及拟合信息。
6、同时，图形框内绘出其三维曲面图

4. matlab的开发工具箱怎么打开

1、MATLAB自带工具箱
查看方式：
首先详细介绍一下MATLAB自带工具箱的使用。
在不熟悉一些调用工具箱的命内令的时候，可容以在MATLAB主窗口中，点击左下角start--toolboxes,就会罗列出MATLAB已经安装的所有工具箱，可以根据个人的需要选择将要使用的工具箱。可以看到有拟合工具箱、金融工具箱、最优化工具箱等等。

2、调用（打开）方式：以调用拟合工具箱为例，进行详细的示例。
调用方式一：
按照以下步骤：
点击主窗口左下角start--toolboxes--curve fitting--curve fitting tool 单击，就可以打开拟合工具箱。

3、调用方式二：
在上一步中，在start--toolboxes--curve fitting--curve fitting tool ，到这里的时候，会看到在其后面有一个简写 cftool ，这就是拟合工具箱调用命令函数。在MATLAB主窗口中输入cftool ，回车，同样可以打开拟合工具箱。

4、工具箱的使用：
拟合工具箱打开之后，就可以进行多种曲线拟合了。

5. 如何使用matlab 2014a 做数据曲线拟合

方法/步骤
输入数据
做数据曲线拟合，当然该有数据，本经验从以如下数据作为案例。

添加数据到curve fitting程序
这一步就是将你要拟合的数据添加到curve fitting程序中，同时给你拟合的曲线命名。

选择曲线拟合的方法类型
常见的拟合曲线有多项式的、指数的、对数的等等。curve fitting程序提供了很多的方法。你可以根据自己的数据具体选择。

选择好方法后，按照提供的公式选择具体的选项
本文的数据近似为线性的，我们选择多项式拟合的一阶方法。

拟合结果查看
拟合后，curve fitting会给你具体的函数表达式，你可以将他给出的参数的值带入你选择的方法中。

结果说明
在结果中，不仅可以看到函数的表达式，同时他还给出了95%置信区间的参数值，以及拟合好坏的一些指标，如：
SSE:
R-square:
Adjusted R-square:
RMSE:

画出图像
虽然在curve fitting程序有自带的图像显示，但是一般最好将拟合结果显示到单独的图像窗口。

保存结果

曲线拟合结束后，你可以保存你的拟合结果。选择你保存的路径即可。

6. matlab的CurveFitting 工具箱里，不显示拟合后曲线

1.打开CFTOOL工具箱。在Matlab 6.5以上的环境下，在左下方有一个"Start"按钮，如同Windows的开始菜单，点开它，在目录"Toolboxes"下有一个"Curve Fitting"，点开"Curve Fitting Tool"，出现数据拟合工具界面，基本上所有的数据拟合和回归分析都可以在这里进行。

7.图片导出。另外要说的是，如果想把这个拟合的图像导出的话，在Curve Fitting Tool窗口的File菜单下选Print to Figure，此时弹出一个新的图像窗口，里面是你要导出的图像，在这个figure窗口的File菜单里再选Export，选择好合适的格式，一般是jpeg，选择好路径，点击OK就可以了。出来的图像可以在Word等编辑环境中使用，就不多说了。
要修改图像的性质，如数据点的大小、颜色等等的，只需要在对象上点右键，就差不多可以找到了。

7. 如何利用matlab的Curve Fitting工具完成自定义公式的拟合

1、数据如下

Y=[33815 33981 34004 34165 34212 34327 34344 34458 34498 34476 34483 34488 34513 34497 34511 34520 34507 34509 34521 34513 34515 34517 34519 34519 34521 34521 34523 34525 34525 34527]

X=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30]

2、散点图

3、已知该数据的变化符合如下Logistic函数

4、调用Curve Fitting工具，输入自定义公式，默认参数下得不到正确的拟合参数：

自定义公式：1/(a+b*exp(-x))

5、需要调整“Fit Options”的相关参数，包括起始值，才能得到理想的拟合参数：

8. 2012版MATLAB中Curve Fitting Tool工具箱拟合的曲线怎么编辑

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。
假设我们要拟合的函数形式是 y=A*x*x + B*x, 且A>0,B>0 。
1、在命令行输入数据：

》x=[110.3323 148.7328 178.064 202.8258033 224.7105 244.5711 262.908 280.0447
296.204 311.5475]

》y=[5 10 15 20 25 30 35 40 45 50]

2、启动曲线拟合工具箱
》cftool

3、进入曲线拟合工具箱界面“Curve Fitting tool”
（1）点击“Data”按钮，弹出“Data”窗口；
（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；
（3）点击“Fitting”按钮，弹出“Fitting”窗口；
（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

9. 如何根据一组数据进行曲线拟合

您好，这样的：一、
单一变量的曲线逼近
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。
假设我们要拟合的函数形式是
y=a*x*x
+
b*x,
且a>0,b>0
。
1、在命令行输入数据：
》x=[110.3323
148.7328
178.064
202.8258033
224.7105
244.5711
262.908
280.0447
296.204
311.5475]
》y=[5
10
15
20
25
30
35
40
45
50]
2、启动曲线拟合工具箱
》cftool
3、进入曲线拟合工具箱界面“curve
fitting
tool”
（1）点击“data”按钮，弹出“data”窗口；
（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；
（3）点击“fitting”按钮，弹出“fitting”窗口；
（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：
custom
equations：用户自定义的函数类型
exponential：指数逼近，有2种类型，
a*exp(b*x)
、
a*exp(b*x)
+
c*exp(d*x)
fourier：傅立叶逼近，有7种类型，基础型是
a0
+
a1*cos(x*w)
+
b1*sin(x*w)
gaussian：高斯逼近，有8种类型，基础型是
a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)
interpolant：插值逼近，有4种类型，linear、nearest
neighbor、cubic
spline、shape-
preserving
polynomial：多形式逼近，有9种类型，linear
~、quadratic
~、cubic
~、4-9th
degree
~
power：幂逼近，有2种类型，a*x^b
、a*x^b
+
c
rational：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
smoothing
spline：平滑逼近（翻译的不大恰当，不好意思）
sum
of
sin
functions：正弦曲线逼近，有8种类型，基础型是
a1*sin(b1*x
+
c1)
weibull：只有一种，a*b*x^(b-1)*exp(-a*x^b)
选择好所需的拟合曲线类型及其子类型，并进行相关设置：
——如果是非自定义的类型，根据实际需要点击“fit
options”按钮，设置拟合算法、修改
待估计参数的上下限等参数；
——如果选custom
equations，点击“new”按钮，弹出自定义函数等式窗口，有“linear
equations线性等式”和“general
equations构造等式”两种标签。
在本例中选custom
equations，点击“new”按钮，选择“general
equations”标签，输入函
数类型y=a*x*x
+
b*x，设置参数a、b的上下限，然后点击ok。

10. 如何在MATLAB中打开工具箱

matlab自带的工具箱,左下角,start-toolbox-选择
自己下载的工具箱,在file
set
path里面添加路径就可以用了