最小二乘法多项式曲线拟合的QBASIC程序及应用

本文介绍了最小二乘法多项式曲线拟合的数学方法,提供了曲线拟合的QBASIC计算程序,并用该程序计算出了几种气体比热的最优计算公式.

基于MCM的多项式最小二乘法拟合的不确定度评定

通过利用仪器校准证书中的校准结果内容,可以从中得到测量值对应的修正值。为了获得任意测量值的修正数据,采用多项式最小二乘法进行拟合是一种常用手段。在研究拟合后修正值的不确定度的评定时发现,测量值的扩展不确定度会对其评定产生较大的影响。本文基于蒙特卡洛法(CMC法),对多项式最小二乘法拟合的修正值进行不确定度评定,通过利用Python编程实现MCM法评定其不确定度的步骤,获得不确定度结果。因此,MCM法在评定多项式最小二乘法修正值拟合的不确定度评定提供一定的技术参考。

基于最小二乘法的自动分段多项式曲线拟合方法研究

针对传统的分段曲线拟合方法在选择拟合函数和确定分段区间时经验成分较多的不足,提出一种自动分段多项式曲线拟合方法,根据误差方差和误差均值,自动确定经验函数和分段区间。通过实际数据的检验,验证了该方法的拟合效果。

最小二乘法中代数多项式曲线拟合的分析及实现

最小二乘法是广泛使用的数据分析方法,它通过一组实验数据,按残差平方和最小准则,寻求一个解析函数,从而描述几个变量之间的关系。论文介绍了求解最小二乘法中代数多项式曲线拟合的数学关系,并给出了通用的C语言程序被调用函数。

代数多项式曲线拟合与最小二乘法

工程上常常需要将离散函数(散点)作连续化处理。在这方面,代数多项式的曲线拟合被广为利用。本文以最小二乘理论为基础,通过多元函数的极值条件,单刀直入地推出一般性结论,也是最为简捷和易于接受的。

正交多项式最小二乘曲线拟合法求光源色温的经验公式

本文报道用正交多项式最小二乘曲线拟合法，首次获得精确计算光源色温的经验公式Ｔｃ，色温Ｔｃ≤２０００Ｋ，２０００～２００００Ｋ和１００００～１０００００Ｋ范围的标准偏差分别为１．８５２×１０－２，１．４３９×１０－３和３．５３６×１０－３。应用拟合公式计算了黑体辐射、标准光源以及重组日光的色温值，结果令人满意。

基于最小二乘法的分段三次曲线拟合方法研究

多项式曲线拟合是一种较常用的数据处理方法,但当数据点较多时,只采用一种多项式曲线函数拟合所有数据点难以取得较好的拟合效果。针对传统分段曲线拟合方法中对数据点分段时经验成分较多的不足,提出了一种基于最小二乘法原理的分段三次曲线拟合方法。建立了三次拟合曲线方程,通过实际数据的检验,验证了该方法的拟合效果。

最小二乘法曲线拟合在桥梁施工应力监控中的应用

在大跨度桥梁施工控制中一般都是以线形控制为主,应力控制为辅。作为施工过程中的安全预警系统和成桥内力的有效保证,应力控制应当和线形控制一样引起足够的重视,真正实现双控的目标。该文结合工程实例对应力控制的方法进行研究,用最小二乘法原理对理论数据和实测数据分别进行曲线拟合,并比较两者的变化规律和趋势,由此分析得到施工状态和设计要求的差距,进而能及时调整状态使其更符合设计要求。用Matlab对曲线拟合进行程序化编译,以提高监控效率。工程实例表明:最小二乘法曲线拟合的方法进行应力监控是可行的,取得了预期的效果。

基于移动最小二乘法的渐开线齿轮齿廓曲线拟合方法

针对现有渐开线齿轮齿廓曲线拟合方法精度不高的缺点,提出了一种用移动最小二乘法(MLS)拟合齿廓曲线的新方法,并通过齿距偏差的计算对该方法进行了实例验证。利用三坐标测量机对某齿轮进行测量,得到齿廓数据点和齿距偏差;根据移动最小二乘法原理和实验数据,用MATLAB编程实现了齿廓曲线的拟合;根据拟合结果,利用图解法计算出了左齿廓齿距偏差。与最小二乘法(LS)的拟合结果的对比表明,用移动最小二乘法拟合齿廓曲线精度更高,误差更小,具有良好的拟合效果。齿距偏差计算结果表明,单个齿距偏差和齿距累积偏差与实测值一致,表明该方法准确、有效。研究结果可为齿廓曲线的拟合和齿距偏差的计算提供参考。

基于最小二乘法的曲线拟合研究

在工程应用和科学实验中,曲线拟合是对系统做出结论或预测的重要手段。因此拟合误差变得非常重要,而最小二乘法作为曲线拟合最常用的方法,因其更为准确、实用而被广泛应用。该文就最小二乘法对实验所获得的数据进行曲线拟合,并对整个拟合过程进行归纳和总结,其中一些主要步骤是在Matlab中实现的。

总体最小二乘法在曲线拟合中的应用

针对自变量与因变量很少完全服从线性模型的实际,并克服常规最小二乘法处理曲线拟合中忽视自变量的误差的不足,提出总体最小二乘法拟合曲线,同时顾及了自变量和因变量的误差,提高了拟合的可靠性。算例结果表明,总体最小二乘法曲线拟合效果优于常规最小二乘法。

用矩阵运算实现曲线拟合中的最小二乘法

介绍了一种用矩阵运算实现曲线拟合过程中的最小二乘法的方法 ,避免复杂的求偏导过程 ,使得曲线拟合计算变得十分容易 ,在仪器仪表和传感器标定中有很好的应用价值。文章最后并有举例说明。

基于LabVIEW8．5的最小二乘法曲线拟合研究

曲线拟合技术是一种数据处理的科学方法，在科学实验或社会实践中，有着很广泛的应用。从工程应用角度在LabVIEW8．5中对最小二乘法曲线拟合进行一些研究，给出了程序及仿真结果。从仿真的结果来看，效果很好，这为今后研究复杂的数据分析问题提供了一个好的范例。

采用中心化最小二乘法进行测井曲线拟合

普通最小二乘法在测井曲线拟合过程中存在缺陷,拟合结果与期望结果存在一定差异。采用中心化最小二乘法效果大为改观。介绍了中心化最小二乘法的具体算法,通过曲线拟合实例比较了中心化最小二乘法与普通最小二乘法在曲线拟合中的优劣。采用普通最小二乘法和中心化最小二乘法分别通过3组数据进行了比较,中心化最小二乘法结果与期望结果更为吻合,表明中心化最小二乘法更稳定可靠。

曲线拟合的最小二乘法

在实际问题中测得的实验数据有时需寻求较简单函数逼近来解 ,曲线拟合的最小二乘法在解决这类问题的数据处理和误差分析中应用非常广泛 ,可提高数据处理的效率和精确度 ,已成为这类问题数据处理的重要的比较可靠的技术手段。

基于最小二乘法的曲线拟合及其在Matlab中的应用

物理量之间的函数关系的确定在实际研究工作中有很重要的作用。目前我们用于曲线拟合的方法主要是三次多项式插值法,抛物线加权平均法,张力样条函数插值法等,但这些方法计算量大。本文结合最小二乘法的基本原理,利用最小二乘方法进行曲线拟合,计算过程简便。首先介绍了最小二乘法拟合的基本原理,然后介绍了用Matlab实现曲线拟合以得到函数关系的方法和步骤,最后举例详细介绍了该方法的应用。

基于最小二乘法曲线拟合的油井产量预测

该文考虑了一种基于最小二乘法的曲线拟合方法,利用该方法对油井产量进行了预测,起到了辅助决策的作用。实际资料处理结果表明,此方法对油井产量预测问题具有良好的实用性和准确性。

基于最小二乘法位移传感器数据的曲线拟合

在某些环境下不能直接采集做功能量值,使用位移传感器作为采集做功能量的媒介,可以转化由直接采集做功能量的困难。针对位移传感器的数据采集值,分析了最小二乘法的原理。采用最小二乘法的处理方法对其进行曲线拟合,给出了算法流程和程序,较好的逼近了实际值。

最小二乘法在曲线拟合中的实现

给出了最小二乘法在多元正交基函数拟合中的计算机实现方法。以常见的二次曲线拟合为例说明了程序编制的要点 ,在实验的数据处理中具有实用价值。

最小二乘法曲线拟合分析COD与BOD的关系

化学需氧量(COD)和生化需氧量(BOD)是表征水体中有机物含量的综合性指标,有机物综合指标是一类评价水体污染状况极为重要的指标。水体中COD和BOD具有一定的相关关系,应用最小二乘法曲线拟合分析临沧境内河流型水、水库型水及生活污水中COD与BOD的关系,结果表明,不同水体中COD和BOD的关系存在较大差异,且均有较好的线性相关性。通过关系式计算值与实测值的误差分析,COD与BOD的线性关系式可靠,计算值可作为对COD与BOD合理性检查的参考。