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MATLAB预测模型(2)

时间:2024-08-03 14:26:25浏览次数:26  
标签:disp 预测 mdl 模型 非线性 MATLAB 线性 new 回归

一、前言

       在MATLAB中,进行线性回归、非线性回归以及统计回归预测可以通过多种方法实现,包括使用内置函数和自定义函数。下面,我将分别给出线性回归、非线性回归和基于统计回归进行预测的基本示例代码。

二、实现

1. 线性回归

       MATLAB中的polyfit函数可以用于线性回归,但更常用的是fitlm(用于统计模型)或简单的线性代数方法。这里我们使用fitlm进行演示:

% 假设x和y是你的自变量和因变量数据  
x = [1, 2, 3, 4, 5]';  
y = [2, 4, 5, 4, 5]';  
  
% 使用fitlm进行线性回归  
mdl = fitlm(x, y);  
  
% 显示回归结果  
disp(mdl)  
  
% 预测新数据点的值  
x_new = [6; 7];  
y_pred = predict(mdl, x_new);  
disp('预测值:');  
disp(y_pred);

2. 非线性回归

对于非线性回归,MATLAB的fit函数配合fittype可以很方便地实现。

% 假设我们有一个非线性模型 y = a*exp(b*x) + c  
x = [1, 2, 3, 4, 5]';  
y = [2.718, 7.389, 20.085, 54.598, 148.413]'; % 示例数据,e^x  
  
% 定义非线性模型  
ft = fittype('a*exp(b*x) + c', 'dependent', 'y', 'independent', 'x');  
  
% 进行非线性拟合  
opts = fitoptions('Method', 'NonlinearLeastSquares');  
[nlmdl, gof] = fit(x, y, ft, opts);  
  
% 显示拟合结果  
disp(nlmdl)  
  
% 预测新数据点的值  
x_new = [6; 7];  
y_pred = feval(nlmdl, x_new);  
disp('预测值:');  
disp(y_pred);

3. 基于统计回归的预测模型

       上面的线性回归和非线性回归本质上都是统计回归的一种。但是,如果你想建立一个更复杂的统计模型(如多元线性回归、逻辑回归等),你可以继续使用fitlmfitglm(广义线性模型)、fitclinear(用于机器学习中的线性分类或回归)等函数。

       例如,使用fitglm进行多元线性回归:

% 假设有两个自变量x1和x2,一个因变量y  
x1 = randn(100, 1);  
x2 = randn(100, 1);  
y = 2*x1 - 3*x2 + randn(100, 1);  
  
% 定义设计矩阵  
X = [ones(100, 1) x1 x2]; % 包括常数项  
  
% 使用fitglm进行多元线性回归  
mdl_glm = fitglm(X, y, 'Linear');  
  
% 显示回归结果  
disp(mdl_glm)  
  
% 预测新数据点的值(假设有新的x1和x2值)  
X_new = [1; 0.5; -0.5]; % 注意要包含常数项  
y_pred_glm = feval(mdl_glm, X_new);  
disp('预测值:');  
disp(y_pred_glm);

三、注意

      *在进行预测时,确保你的新数据点X_new也包含了模型中的所有变量(包括任何常数项)。

      *这些示例应该能够帮助你开始使用MATLAB进行线性、非线性以及统计回归模型的构建和预测。

 结语  

我走在不平凡的路上

只为遇见更强大的自己

!!!

标签:disp,预测,mdl,模型,非线性,MATLAB,线性,new,回归
From: https://blog.csdn.net/m0_73399576/article/details/140833648

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