Matlab分段微分方程组拟合【案例源码+视频教程】

专栏导读

• 作者简介：工学博士，高级工程师，专注于工业软件算法研究
• 本文已收录于专栏：《复杂函数拟合案例分享》本专栏旨在提供 1.以案例的形式讲解各类复杂函数拟合的程序实现方法，并提供所有案例完整源码；2.复杂函数包含：分段函数、积分函数、常/偏微分函数、隐函数、方程组、级数函数、多参数函数；3.拟合工具是Matlab种的lsqcurvefit， nlinfit，神经网络，ga遗传算法，MultiStart全局优化算法等；4.拟合案例均源自科研实践中遇到的案例，文本教程+视频教程+案例源码，三向强化学习！提高大家解决实际数学建模的问题。
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 【总体简介】💻🔍

你将获得： 分段微分方程组拟合案例【matlab源码】+视频程（试看）

获取连接：Matlab分段微分方程组拟合【案例源码】

本案例通过Matlab中的lsqcurvefit()实现分段微分方程组的拟合，案例有三个难点：1.自定义拟合函数通过微分方程（求解）表示；2.微分方程分段；3.微分方程本身是方程组的形式。具体方程形式如下图所示。

需要说明的是由于待拟合参数过多，所以由于lsqcurvefit()拟合工具自身局限性，最终本案例拟合的精度并不高，但是本拟合案例的主要目的是提供一种方法，当待拟合参数较少时，会有一个理想的结果。程序可以成功运行进行迭代拟合，并得到拟合结果。拟合精度不够高的原因主要在于方程过于复杂，待拟合参数过多，超出lsqcurvefit本身适合的参数个数，如果参数个数<=5，是可以得到较好的拟合结果。

【拟合结果】

拟合精度不够高的原因主要在于方程过于复杂，待拟合参数过多，超出lsqcurvefit本身适合的参数个数，如果参数个数<=5，是可以得到较好的拟合结果。

【视频教程】

本案例已收录至b站的《Matlab复杂函数非线性拟合》专题课程【Matlab复杂函数非线性拟合专题/lsqcurvefit/nlinfit/积分函数、微分函数、隐函数、方程组、最小二乘法/机器学习/神经网络/编程/人工智能】 Matlab复杂函数非线性拟合专题/lsqcurvefit/nlinfit/积分函数、微分函数、隐函数、方程组、最小二乘法/机器学习/神经网络/编程/人工智能_哔哩哔哩_bilibili