0

我正在使用 matlab 中的 lsqnonlin 拟合具有不同数量的浮动参数的函数。

第一次拟合产生更好的拟合，resnorm 为 2.5。matlab 显示： 

                                         Norm of      First-order 
 Iteration  Func-count     f(x)          step          optimality
     0         24         17492.8                      9.07e+05
     1         48          143.52       0.106514       2.14e+04      
     2         72         28.1836       0.322225       9.21e+03      
     3         96         8.22318       0.190289            471      
     4        120         4.64683       0.106685            469      
     5        144         4.21385       0.110651           50.6      
     6        168         3.84595       0.132576           6.57      
     7        192         3.80318      0.0785982          0.574      
     8        216         3.80298     0.00714585         0.0696      
     9        240         3.80298    8.99227e-05         0.0165

第二个拟合的 resnorm 是 3.6。matlab 显示：

                                         Norm of      First-order 
 Iteration  Func-count     f(x)          step          optimality
     0         38         17492.8                      9.07e+05
     1         76         158.945       0.112853       3.12e+04      
     2        114         31.4081       0.296493       9.11e+03      
     3        152         8.51237       0.171055            627      
     4        190         4.73721       0.485675       1.01e+03      
     5        228         4.25786       0.268581            121      
     6        266         3.82232       0.424431           12.9      
     7        304         3.67385       0.483489             13      
     8        342         3.65582       0.290754             21      
     9        380         3.64699       0.331376           25.9      
    10        418         3.64327       0.237147             16      
    11        456         3.64078       0.236815           13.3      
    12        494         3.63925       0.203176           9.54      
    13        532         3.63819       0.186138           7.32      
    14        570         3.63747       0.165213           5.52      
    15        608         3.63697       0.148463            4.2      
    16        646         3.63663       0.132661           3.17      
    17        684          3.6364       0.118115           2.35      
    18        722         3.63624       0.102959           1.73      
    19        760         3.63616      0.0842739            1.2      
    20        798         3.63612      0.0589477          0.731      
    21        836         3.63611      0.0309845          0.391      
    22        874          3.6361      0.0119255          0.192

这两个配件："lsqnonlin stopped because the final change in the sum of squares relative to its initial value is less than the default value of the function tolerance."

如何在不查看 resnorm 的情况下解释拟合结果的显示？

从我所见，第一个配件的“步数规范”要少得多。f(x) 的最终结果和一阶最优性是相似的。

每列是什么意思？我如何解释它们？

4

1 回答 1

0

来自 mathworks 网站：

Iteration- 迭代次数。

Func Count- 功能评估的数量。

f(x)- x 处的函数值。

Norm of step- 当前步骤的大小。

First-Order Optimality- 一阶最优性是对点 x 与最优值的接近程度的度量。

您要查看的是一阶最优性 -> 0（以及您的残差 -> 0）这一事实，因为这将表明您的算法正在收敛或已收敛于最优解。您的第一次拟合一定提供了更好的猜测或使用了更好的算法，因为它仅在 9 次迭代中收敛，而您的第二次拟合在 22 次迭代中收敛。

于 2017-04-20T21:42:52.743 回答