matlab指数函数曲线拟合（MATLAB指数函数的拟合过程中怎么确定初始值啊）
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MATLAB指数函数的拟合过程中怎么确定初始值啊
在拟合函数过程中，不管用nlinfit（）函数还是用lsqcurvefit（）函数去拟合非线性函数，都要先确定一组初始值，初始值选择好与坏，直接影响其拟合精度（即相关系数）。
但初始值选择实际是有一定的难度，一般方法也是最有效的方法，用随机函数rand（）来初定初始值，看相关系数是否接近于1，如不行，再调整初始值，rand（）*某个数的倍数，再拟合，或作图看原始点是否在拟合曲线附近，直到相关系数接近于1，结束拟合。
如何用matlab做指数拟合
x=；
y=；
cftool（x，y）
在弹出的对话框选择fitting，弹出新的对话框选择 new fit，然后在第三个下拉菜单（Type of fit）中选择Exponential，然后点击Apply，即可；最后结果
General model Exp1:
f(x) = a*exp(b*x)
Coefficients (with 95% confidence bounds):
a = 1.453e+082 (-7.288e+084, 7.317e+084)
b = -0.09312 (-0.3464, 0.1602)
Goodness of fit:
SSE: 90.2
R-square: 0.9761
Adjusted R-square: 0.9522
RMSE: 9.497
注：括号中的是次要参数；
最终拟合结果：
f(x) = 1.453e+082*exp(-0.09312*x)
将2012带入即得
f(2012)=6.2225
matlab指数函数曲线拟合
fun=inline(’a(1)+a(2)*exp(-a(3)*t)’,’a’,’t’); %建立函数
T=;
t=;
a=lsqcurvefit(fun,,t,T); %拟合
hold on;plot(t,T,’bo’); %画原始数据点
t0=min(t):max(t);
T0=fun(a,t0);
plot(t0,T0,’r’); %画拟和曲线
hold off;disp(a) %显示A、B、R参数的值
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