nsqnonlin - 不正确的收敛 - 拟合曲线根本无法模拟我的数据答案

【问题标题】：nsqnonlin - Incorrect convergence - Fitted curve does not model my data at allnsqnonlin - 不正确的收敛 - 拟合曲线根本无法模拟我的数据
【发布时间】：2017-03-20 15:44:33
【问题描述】：

下面，红叉是数据，蓝线是拟合曲线。

Data and fit curve - image

这是适合的功能：

function diff = fit_simp(x,X,Y)

% This function is called by lsqnonlin.
% x is a vector which contains the coefficients of the
% equation.  X and Y are the option data sets that were
% passed to lsqnonlin.

A1 = x(1);
A2 = x(2);
mode1 = x(3);
mode2 = x(4);
sig1 = x(5);
sig2 = x(6);
alpha = x(7);
beta = x(8);
gamma = x(9);
diff = (A1/(sqrt(2*pi)*sig1))*exp(-0.5.*((X-mode1)/sig1).^2) + (A2/(sqrt(2*pi)*sig2))*exp(-0.5.*((X-mode2)/sig2).^2) + alpha + beta*X + gamma*X.*X

我的起始值是：

X0=[0.1 0.02 0.6 1.2 1 1 0.1 -0.2 0.011]

来自 MATLAB 的最后信息：

Optimization completed: The first-order optimality measure, 3.114006e-10,
is less than options.OptimalityTolerance = 1.000000e-06.

Optimization Metric                                       Options
relative first-order optimality =   3.11e-10  OptimalityTolerance =   1e-06 (default)

我有什么遗漏吗？它适用于更简单的功能。

【问题讨论】：

标签： matlab curve-fitting non-linear-regression

【解决方案1】：

您没有使用您的Y 数据。现在，您的diff 是您的模型在X 点对参数x 的评估，但您应该返回diff - Y。 lsqnonlin 将最小化返回值的范数。这确实是你得到的，一个到处（几乎）为零的函数。

【讨论】：