#algorithm #matlab #curve-fitting
#алгоритм #matlab #подгонка кривой
Вопрос:
Я использую подгонку кривой в matlab, используя следующий код для подгонки двумерной кривой.
ft_ = fittype({'x', 'x^0.5', 'x^0.2', 'x^0.8', '1'},'dependent',{'y'},'independent',{'x'},'coefficients',{'a', 'b', 'd', 'e', 'c'});
cf_ = fit(inputs,targets,ft_); %// inputs and targets are column vectors
outputs = cf_(future_inputs); %// future_inputs is also a row vector, outputs is predicted values.
Я использую полиномиальную модель, а затем экстраполирую полученную кривую для прогнозирования будущих значений. Я вполне доволен своими прогнозируемыми значениями.
Теперь мне нужна некоторая ссылка на алгоритм, используемый matlab при подгонке кривой, чтобы получить значения соответствующих коэффициентов полинома, используемого в качестве модели. Я погуглил, но не нашел ничего удовлетворительного.
Мне нужна ссылка на какую-то статью, которую я могу процитировать, и на какое-то место, где я могу это легко понять.
Комментарии:
1. Вы смотрели на: mathworks.co.uk/help/curvefit/least-squares-fitting.html ?
2. @am304 Спасибо, я не нашел его в поиске, похоже, это то, что мне нужно. Тем не менее, может потребоваться ссылка на какой-либо документ. Я не уверен, поскольку метод наименьших квадратов является довольно общим и может не требовать цитаты
3. Коэффициенты решаются методом наименьших квадратов, как указал @am304. Коэффициенты указаны для взвешенных сумм многочленов. Посмотрите этот действительно хороший набор заметок в формате PDF, особенно страницу # 8 — seas.ucla.edu /~vandenbe/103/лекции/ls.pdf
4. возможно, вы сможете открыть исходный файл, нажав ctrl D? и у них обычно есть обширная документация по этим вещам.