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我有一组测量值，我开始进行线性近似（如本图所示）。参数的线性最小二乘估计V_{max}和K_{m}Matlab 中的这段代码：

data=[2.0000 0.0615
2.0000 0.0527
0.6670 0.0334
0.6670 0.0334
0.4000 0.0138
0.4000 0.0258
0.2860 0.0129
0.2860 0.0183
0.2220 0.0083
0.2200 0.0169
0.2000 0.0129
0.2000 0.0087 ];
x = 1./data(:,1);
y = 1./data(:,2);
J = [x,ones(length(x),1)];
k = J\y;
vmax = 1/k(2);
km = k(1)*vmax;
lse = (vmax.*data(:,1))./(km+data(:,1));
plot(data(:,1),data(:,2),'o','color','red','linewidth',1)
line(data(:,1),lse,'linewidth',2)

这会产生一个看起来不错的合身。接下来，我想做同样的事情，但使用的是非线性最小二乘法。但是，拟合总是看起来不对，这是该尝试的代码：

options =  optimset('MaxIter',10000,'MaxFunEvals',50000,'FunValCheck',...
    'on','Algorithm',{'levenberg-marquardt',.00001});
p=lsqnonlin(@myfun,[0.1424,2.5444]);
lse = (p(1).*data(:,1))./(p(2)+data(:,1));
plot(data(:,1),data(:,2),'o','color','red','linewidth',1)
line(data(:,1),lse,'linewidth',2)

这需要在 M 文件中使用此功能：

function F = myfun(x)
    F = data(:,2)-(x(1).*data(:,1))./x(2)+data(:,1);

如果你运行代码，你会看到我的问题。但希望，不像我，你看到我做错了什么。

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我认为您在非线性函数中忘记了一些括号（其他一些是多余的）。使用匿名函数：

myfun = @(x)data(:,2)-x(1).*data(:,1)./(x(2)+data(:,1)); % Parentheses were missing
options = optimset('MaxIter',10000,'MaxFunEvals',50000,'FunValCheck','on',...
                   'Algorithm',{'levenberg-marquardt',.00001});
p = lsqnonlin(myfun,[0.1424,2.5444],[],[],options);
lse = p(1).*data(:,1)./(p(2)+data(:,1));
plot(data(:,1),data(:,2),'o','color','red','linewidth',1)
line(data(:,1),lse,'linewidth',2)

您实际上也没有应用任何选项。

您可能会考虑lsqcurvefit改用它，因为它是为数据拟合问题而设计的：

myfun = @(x,dat)x(1).*dat./(x(2)+dat);
options = optimset('MaxIter',10000,'MaxFunEvals',50000,'FunValCheck','on',...
                   'Algorithm',{'levenberg-marquardt',.00001});
p = lsqcurvefit(myfun,[0.1424,2.5444],data(:,1),data(:,2),[],[],options);
lse = myfun(p,data(:,1));
plot(data(:,1),data(:,2),'o','color','red','linewidth',1)
line(data(:,1),lse,'linewidth',2)
于 2013-12-05T23:51:36.137 回答