2010-06-03 123 views

回答

7

杰里提出了两个很好的选择。如果你想要一个更具公式化的模型,还有其他的选择。

在当前版本中,曲线拟合工具箱允许您将曲面拟合到数据,而不仅仅是曲线。

或者使用类似polyfitn的工具拟合2-D多项式模型。

或者你可以使用非线性回归,如果你有一个模型。优化工具箱将为您提供帮助,包括lsqnonlin或lsqcurvefit,其中任何一个都可以适合2-d(或更高)的模型。或者,如果你有统计工具箱,那么尝试nlinfit。

也许你可能喜欢一个工具来适应Radial Basis Functions

神经网络是另一种方式,以适应数据,所以使用Neural Network Toolbox

所以有很多方法根据自己的兴趣,给模型表面,你可能的形式为模型的知识,什么工具箱您有或你可能会选择下载。模型选择中的一个非常重要的因素就是您的模型目标。你会用它做什么?它将如何使用?