4参数Logistic拟合算法.doc_第1页
4参数Logistic拟合算法.doc_第2页
4参数Logistic拟合算法.doc_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

4参数Logistic拟合算法详解1. 方程形式：曲线形状：S型递增或递减。A1：x趋近于无穷大或无穷小时，y的最大值；A0：x趋近于无穷大或无穷小时，y的最小值；X：曲线拐点；P：与拐点处曲线斜率相关2. 拟合算法：高斯牛顿迭代法第一步：做Logit-Ln线性回归，求A1, A0, x和p的初值。此时x不能为0值，若输入的x有0值，则将其设为一小值（例如：0.00001）。首选将原方程变形为如下线性形式：将A0的初值设为输入的y值的最大值加1，A1的初值设为输入的y值的最小值减0.1。通过简单的直线拟合即可求出p和x0的初值。第二步：对Logistic方程四个参数求偏微分，得到y对给定系数的增量（A1, A2, x, p）的泰勒级数展开式。泰勒级数展开式为：由此，将曲线回归转化为多元线性回归，通过迭代计算，得到四个参数的变量A1, A2, x, p，逐步修正四参数的值。多元线性回归与多项式拟合方法相同，具体步骤如附录流程图所示。每一次迭代可计算出参数变量值，新的参数值为原参数值与变量值的叠加。第三步：为保证迭代收敛，在计算相关系数时，引入一系数a，初值设为2，将a与参数的变量矩阵相乘，计算相关系数。a=a/2，循环10次，每次a的值减半。取循环中得到的相关系数最大的变量矩阵A1, A2, x, p。第四步：默认总的迭代次数为1000次，或者当相关系数不再减小时，则迭代
人人文库> 全部分类> 应用文书 > 技术指导

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论