exponentielle Regression mit 'NonLinearModel.fit'

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Verfasst am: 24.11.2012, 15:00 Titel: exponentielle Regression mit 'NonLinearModel.fit'

Hallo,

ich Versuche im Moment experimentelle Daten an eine exponentielle Kurve anzuassen. Um mich an die Regression heranzutesten passe ich erstmal eine Funktion mit "Rauschen" an.
Mein Problem ist, dass die Anpassung im Prinzip fast nur von den Anfangswerten abhängt. Mit den Anfangswerten 1,1,1 bekomme ich einen Fehler in der Größenordnung 10^3. Mit den Funktionswerten als Anfangswerte bekomme ich einen Fehler von etwa 10. Und das sieht man natürlich auch im Plot.
Wie kann ich Matlab dei Funktion besser anpassen lassen? Also öfter iterieren oder was auch immer? Bin etwas ratlos...

Vielen Dank schon im Voraus für die Hilfe!

Code:

x=[0:0.1:10];
y=1.5*exp(0.5*x)+5*rand(size(x));

%nonlinreg
b=[1 1 1];
modelfun=@(b,x)b(1)*exp(b(2)*x)+b(3);
NonLinearModel.fit(x,y,modelfun,b)

%Darstellung
yp=b(1)*exp(b(2)*x)+b(3);
Fehler=norm(y)-norm(yp)
plot(x,y,x,yp)

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Harald

Forum-Meister


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Verfasst am: 24.11.2012, 15:56 Titel:

Hallo,

schau dir doch mal an, was b am Ende ist: immer noch [1 1 1]. Wie soll es auch etwas anderes sein? Es wurde ja nie überschrieben.

Code:

bestmodel = NonLinearModel.fit(x,y,modelfun,b); % angepasstes Modell wird in bestmodel gespeichert

%Darstellung
yp = bestmodel.predict(x'); % mit predict bekommst du die Vorhersagen
Fehler=norm(y-yp) % so berechnet man den Fehler üblicherweise

Funktion ohne Link?

Grüße,
Harald


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