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从一个具体的数据拟合实例出发,探索数据拟合的一般流程.一个完整的数据拟合过程至少要包括作图、选择函数模型、求解函数模型、检验这4个步骤.从解决的实际问题来看,数据拟合既可以在基础学科中起到辅助作用,又可以对对生产生活进行预测或控制. 相似文献
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非线性回归分析是把工程和科学实验数据拟合为非线性函数,以反映变量间的相互关系.曲线拟合先确定拟合模型,再确定函数的所属类型.多项式拟合将其化为S型曲线,再求解拟合多项式系数,并用SPSS和MATLAB编制程序,对测量数据进行拟合. 相似文献
3.
为了分析交通流的速度不均匀性,提出了一种将聚类分析和概率分布函数拟合相结合的新方法.首先,为了确定最优的子类数,采用两步聚类法对实际的速度数据进行聚类分析,分析表明将速度数据分为2类最能反映交通流的固有类型.然后,将此信息用于指导概率分布函数拟合,采用正态分布、偏正态分布和偏-T分布函数分别拟合各子类数据的概率分布,发现偏-T分布函数拟合精度最高,偏正态分布次之,正态分布最差.模型分析结果表明,所提出的混合分布模型比传统单个分布模型具有更好的拟合能力和通用性.此外,新方法在数据拟合方面更加灵活,且能提供更精确的速度分布模型曲线. 相似文献
4.
王礼想 《廊坊师范学院学报(自然科学版)》2013,13(4)
根据实验数据寻找函数关系近似表达式是许多工程经常遇到的问题,其中用直线拟合已知数据最为常见.文中给出的EM算法为线性拟合提出了一种新算法,特别解决了直线条数不确定线性拟合问题. 相似文献
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6.
《洛阳师范学院学报》2020,(2):1-4
最小二乘法是一种常用的数据拟合方法,当实验数据庞大时,对应一个大型超定线性方程组,采用一般的求解方法会面临计算量大的困难.随机Kaczmarz算法是求解大型超定线性方程组的经典算法之一,将其应用于最小二乘拟合,实验结果表明拟合效果好. 相似文献
7.
"添加趋势线"是Excel进行数据拟合的一个有力工具,它使用方便,操作简单,过程生动直观.其"线性、对数、多项式、乘幂、指数、移动平均"六种拟合模型可供择优选用,为我们整理、分析各种数据,建立合理的拟合模型,并作出科学的预测创造了有利的条件. 相似文献
8.
无论是在自然科学领域还是在人文社会科学领域,我们会遇到各种各样的计数数据.对于社会生活、生产、管理中的一些计数数据通常是用泊松分布以及泊松过程来描述具有非常好的拟合效果.然而实际环境中,由于受各种因素影响与制约,出现了很多频数为零的数据.此时对含零特别多的计数数据,我们仍用泊松回归模型拟合就有些不合适了[1],因此人们开始构造新的模型,其中对于这种数据拟合效果比较好的一种模型就是零过多泊松分布模型(Zero-Inflated Poisson Distribution)[3,5]. 相似文献
9.
利用Origin6.0软件对乙酸乙酯皂化反应实验数据进行线性拟合和非线性拟合处理,通过比较、分析,发现非线性拟合比线性拟和能得到更好的相关系数,且与由经验公式得到的速率常数更为吻合. 相似文献
10.
利用最小二乘法对物理实验数据加以分析,结果表明最小二乘法可以对离散数据进行有效的拟合. 相似文献