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Optimization - Curve Fitting |
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| JoernS |
Forum-Anfänger
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Verfasst am: 20.05.2015, 09:34
Titel: Optimization - Curve Fitting
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Hallo,
ich möchte die Formel
durch anpassen der Formelparameter  an meine mir voliegenden Messergebnisse ( ) optimieren bzw. anpassen, sodass die Formel die Messergebnisse bestmöglichst approximiert.
Lösen möchte ich das ganze Problem mit Matlab. Mittlerweile hab ich einige Funktionen in Matlab gefunden die mir bei diesem Problem helfen sollten. Das Problem ist jedoch dass ich mir nicht sicher bin welche der Funktionen am besten geeignet ist?
Bisher bekannt war mir die "Optimization Toolbox". Nach etwas Recherche bin ich dann noch auf die "Global Optimization Toolbox" und die "Curve Fitting Toolbox" gekommen. In jeder dieser Toolboxen finden sich so einige Funktionen die denke ich passen könnten. Welche davon ist nun die Richtige für mein Problem? Oder gibt es noch andere?
Momentan bin ich der Meinung ist die Matlab-Funktion "lsqcurvefit" aus der Optimization Toolbox am besten für mein Problem geignet.
Kann mich da jemand bestätigen oder mir eine richtige Funktion empfehlen?
Danke und Gruß
Jörn
PS.: Bin neu hier im Forum. Sollte ich irgendwas falsch machen bezüglich der Fragenstellung oder so könnt ihr mich gerne darauf hinweisen.
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| Andreas Goser |
Forum-Meister
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Verfasst am: 20.05.2015, 09:52
Titel:
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Generell würde ich sagen:
Curve Fitting Tbx ist sehr einfach zu nutzen, schönes User Interface plus programmatische Möglichkeiten
Optimization Tbx ist mathematisch mächtiger, aber hat keine UI.
I persönlich würde es mit Curve Fitting probiere. Ist ne Sache von 10 Minuten, wenn es klappt. Daten in den Workspace, über das UI einlesen, customer equation.
Andreas
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| JoernS |
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Verfasst am: 11.06.2015, 13:31
Titel:
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Hallo Andreas,
danke und sorry für die extrem späte Rückmeldung. Ich war leider ein paar Tage verhindert an dem Thema weiterzuarbeiten.
Die Curve Fitting Toolbox habe ich ausprobiert - funktioniert wirklich relativ einfach, nur muss ich mich noch etwas genauer damit beschäftigen bzgl. der Kontrolle der Ergebnisse und welche Algorithmen die Toolbox anwendet.
Nebenbei bin ich mir bei einer anderen Frage zu diesem Thema nicht sicher. Dies betrifft das Thema Multiobjective Optimization.
Ich habe nach wie vor die obige Gleichung:
mit der Gesetzmäßigkeit:  komme ich auf eine weitere Zielfunktion:
aus Messungen liegt mir vor:  .
 wird durch berechnet. (das hatte ich im meinem Eröffnungspost fälschlicherweise als Messwert angegeben.)
Nun möchte ich die beiden Funktionen nicht getrennt voneinander optimieren sondern beide gleichzeitg optimieren. Dabei sollen beiden Funktionen als gleich wichtig angesehen werden.
Meine Frage ist nun nicht wie das funktioniert sondern ob das überhaupt Sinn macht?
Sollten für ein multiobjective optimization problem die beiden Gleichungen nicht komplett unabhängig voneinander sein?
Hier unterscheiden sie sich ja nur durch eine einfache Umrechnung und die nötigen Daten für die zweite Gleichung wurden ja mit Hilfe der selben Umrechung berechnet.
Aufgrund der Umrechnung die zwischen den beiden Gleichungen gilt müssten ja auch die optimierten Parameter der beiden Gleichungen immer gleich sein und somit wäre es wiederum nur eine Gleichung zum optimieren!?
Oder sehe ich das ganze falsch?
Danke und Gruß Jörn
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| JoernS |
Themenstarter
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Verfasst am: 02.07.2015, 09:18
Titel:
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Habe die neue Frage zum Thema "multiobjective Optimization" gerade noch einmal in einem neuen Post mit folgendem Namen gestellt ...
"Multiobjective Optimization abhängiger Funktionen"
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| Andreas Goser |
Forum-Meister
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Verfasst am: 02.07.2015, 09:46
Titel:
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Das ist gut mit dem neu einstellen, denn einige Aktive hier schauen in Threads die schon antworten haben nicht so stark hinein - und ich kann bei dieser Tiefe leider nicht helfen.
Andreas
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