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最小二乘法--计算方法.doc

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最小二乘法--计算方法.doc

上传人:beny00011 2016/11/26 文件大小:67 KB

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文档介绍

文档介绍:生活中的计算方法应用实例———最小二乘法,:00左右(新疆时间)的天气预报所得到的温度天数**********温度9101112**********天数11121314151617181920温度101112131412111098天数21222324252627282930温度78911976531下面用MATLAB编程对上述数据进行最小二乘拟合,按照数据找出任意次曲线拟合方程和它的图像。2、程序代码x=[1:1:30];y=[9,10,11,12,13,14,13,12,11,9,10,11,12,13,14,12,11,10,9,8,7,8,9,11,9,7,6,5,3,1];a1=polyfit(x,y,3)%三次多项式拟合%a2=polyfit(x,y,9)%九次多项式拟合%a3=polyfit(x,y,15)%十五次多项式拟合%b1=polyval(a1,x)b2=polyval(a2,x)b3=polyval(a3,x)r1=sum((y-b1).^2)%三次多项式误差平方和%r2=sum((y-b2).^2)%九次次多项式误差平方和%r3=sum((y-b3).^2)%十五次多项式误差平方和%plot(x,y,'*')%用*画出x,y图像%holdonplot(x,b1,'r')%用红色线画出x,b1图像%holdonplot(x,b2,'g')%用绿色线画出x,b2图像%holdonplot(x,b3,'b:o')%用蓝色o线画出x,b3图像%3、数值结果不同次数多项式拟合误差平方和为:r1===、r2、r3分别表示三次、九次、十五次多项式误差平方和。4、拟合曲线如下图