Fminsearch Matlab(非线性回归)

时间:2016-02-12 11:54:01

标签: matlab math regression linear-regression fminsearch

任何人都可以向我解释如何将非线性回归应用于此等式,使用matlab命令窗口找出K.

I = 10 ^ -9(exp(38.68V / k)-1)。 Screenshot of Equation

我的数据值如下:

Voltage := [0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0]:
Current:= [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.07, 0.92, 12.02, 158.29]:

Screenshot of Equation

[新]:现在我使用FminSearch作为另一种选择,并出现了另一条错误消息。

Matrix dimensions must agree.

Error in @(k)sum((I(:)-Imodel(V(:),k)).^2)

Error in fminsearch (line 189)
fv(:,1) = funfcn(x,varargin{:});

我使用了这个fminsearch代码:

>> V = [0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0];
>> I = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.07 ,0.92 ,12.02 ,158.29];
>> Imodel = @(V,k) 1E-9*(exp(38.68*V/k)-1);
>> k0 = 1;
>> kmodel = fminsearch(@(k) sum((I(:)-Imodel(V(:),k)).^2), k0)    
>> kmodel = fminsearch(@(k) sum((I(:)-Imodel(V(:),k)).^2), k0);

1 个答案:

答案 0 :(得分:5)

您想要找到参数k,它会在给定当前数据I和电压数据的情况下最小化指数模型的误差平方和(BTW,即电流/电压特性?) V作为向量:

Imodel = @(V,k) 1E-9*(exp(38.68*V/k)-1);
k0     = 1;
kmodel = fminsearch(@(k) sum((I(:)-Imodel(V(:),k)).^2), k0);

plot(V(:), I(:), 'ok', V(:), Imodel(V(:),kmodel), '-r');

匿名函数计算平方误差之和。搜索将最小化模型错误的参数k从值1开始;请将其更改为更合适的值(如果你有一个很好的猜测)。