曲线拟合一般有哪些方法？

1. 曲线拟合一般有哪些方法？

曲线拟合一般方法包括：
1、用解析表达式逼近离散数据的方法
2、最小二乘法
拓展资料：
实际工作中，变量间未必都有线性关系，如服药后血药浓度与时间的关系;疾病疗效与疗程长短的关系;毒物剂量与致死率的关系等常呈曲线关系。曲线拟合(curve fitting)是指选择适当的曲线类型来拟合观测数据，并用拟合的曲线方程分析两变量间的关系。

最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。

2. 怎样做曲线拟合？

先画条横直线做x轴，逆时针90度向上画z轴，继续转135度是Y轴（附图）

3. 曲线拟合

沉积微相的密度、速度、波阻抗与深度的关系反映了研究区沉积微相的地球物理参数随深度的变化规律，只要各沉积微相的地球物理参数是分离的，就可以用这些参数划分沉积微相，将沉积微相展示在平面上并对沉积微相进行平面成图和解释是我们进行沉积微相研究的目的。由统计得到的沉积微相与深度的关系虽然可进行相的分离，但二维地震参数剖面上还不能直接用来区别不同的沉积微相，因为这些参数代表了不同微相的参数，因此要采用两步相分离方法才能从几种相中分离出与油气有关的沉积微相，这种分离方法是选用非线性方程对剩余沉积微相参数进行曲线拟合，当拟合的点都比较集中时，余下的属性参数就反映了优势沉积相的特征，实验表明，选用最小二乘法曲线拟合更符合实际。
设要拟合的离散数据序列（xi,yi）,i=1,2，…，m，当所得数据比较准确时，可构造插值函数φ（x）逼近客观存在的函数y=y（x），构造的原则是要求插值函数通过这些数据点，即φ（xi）＝yi,i=1,2，…，m。此时，序列Q＝（φ（x1），φ（x2），…，φ（xm））T与Y=（y1,y2，…，ym）T是相等的。
如果数据序列（xi,yi）,i=1,2，…，m，含有不可避免的误差，数据序列无法同时满足某特定函数，那么只能要求所做逼近函数φ（x）最优地靠近样点，即向量Q＝（φ（x1），φ（x2），…，φ（xm））T与Y=（y1,y2，…，ym）T的误差或距离最小。按Q与Y之间误差最小原则作为“最优”标准构造的逼近函数，称拟合函数，拟合的目的是要使离散点尽量靠近拟合函数。
向量Q与Y之间的误差或距离有各种不同的定义方法，例如用各点误差绝对值的和表示：

复杂储层识别及预测

用各点误差按模的最大值表示：

复杂储层识别及预测

用各点误差的平方和表示：

复杂储层识别及预测

或

复杂储层识别及预测

其中R称为均方误差。由于计算均方误差的最小值的方法容易实现，按均方误差达到极小构造拟合曲线的方法称最小二乘法，即用数学的方法找到在最小二乘法意义下误差最小的拟合函数。
设一组数据（xi,yi）,i=1,2，…，m，做拟合曲线的均方误差，即设

复杂储层识别及预测

使Q（a,b）达到极小值：

复杂储层识别及预测

解方程，即得最小二乘法意义下的解。给定数据序列（xi,yi）,i=1,2，…，m，用二次多项式函数拟合这组数据。
设P（x）＝a0+a1x+a2x2，作出拟合函数与数据序列的均方误差：

复杂储层识别及预测

由多元函数的极值原理，Q（a0,a1,a2）的极小值满足：

复杂储层识别及预测

整理得二次多项式函数拟合的方程：

复杂储层识别及预测

解方程与重建可得到在均方误差最小意义下的拟合函数P（x）。

4. 如何用曲线拟合的方法求曲线的方程？

设曲面方程为 F（X,Y,Z）
其对X Y Z的偏导分别为 Fx（X,Y,Z）,Fy（X,Y,Z） ,Fz（X,Y,Z）
将点（a，b，c）代入得 n=[Fx,Fy,Fz] （切平面法向量）
再将切点（a，b，c）代入得
切平面方程Fx*（X-a）+Fy*（Y-b）+Fz（Z-c）=0
（求切平面方程的关键是通过求偏导数得到切平面法向量）

5. matlab拟合曲线的方法有几种

matlab最常用拟合曲线的函数有：
1、regress（）和polyfit（）适用于线性函数的拟合
2、lsqcurvefit（）和nlinfit（）适用于较复杂的非线性函数的拟合
3、fit（）适用于最常用函数的拟合，如指数函数，傅立叶函数、高斯函数、多项式函数、幂函数、有理函数等等。类似于cftool工具箱。

6. excel曲线拟合的方法

    　　  Excel  中经常需要使用到曲线拟合这个设置，曲线拟合具体该如何使用呢?下面是由我分享的excel曲线拟合的  方法  ，以供大家阅读和学习。
        　　excel曲线拟合的方法： 
       　　曲线拟合步骤1：把实验数据输入excel中，两个变量的最好做成两个竖排。选中所有数据，注意不要把文字也选上了。
                　　曲线拟合步骤2：在菜单栏中点“插入”，然后选择“散点图”下面的下拉菜单。
                　　曲线拟合步骤3：从菜单中选择自己需要的类型，一般选择既有数据点，又有平滑曲线的散点图。就能得到平滑曲线。
                         　　曲线拟合步骤4：多项式拟合(线性，指数，幂，对数也类似)：
       　　选取数据;
       　　插入，散点图;
       　　选择只有数据点的类型;
       　　就能得到第二张图所示的数据点。
                         　　曲线拟合步骤5：点击一个点，会选中所有数据点，然后点右键，在弹出的菜单中选择“添加趋势线”。
                　　曲线拟合步骤6：在这里可以选择需要你和的曲线类型，如线性，指数，幂，对数，多项式。。选择多项式。
       　　再把下面的“显示公式”，“显示R平方”的复选框里打√，就能得到需要的曲线，公式，和相对误差。
                         　　曲线拟合步骤7：图形格式设置：
       　　生成图形后还有一些问题，比如没有坐标轴名称，没有刻度等。
       　　打开菜单中的设计，点图标布局中的下拉菜单。
                　　曲线拟合步骤8：会看到有很多布局类型的图标，选择自己需要的。比如，图中选的布局是常见的有标题，坐标轴名称的。
                　　曲线拟合步骤9：坐标轴还需要设置：用鼠标点击坐标轴附近的区域，右键，选择“设置坐标轴格式”。

7. Excel的特定曲线拟合方法？

拟合结果如下：
当X<=0，Y=1000
当X>1且X<=1，Y=1670
当X>1，Y=678.375*X^-2+991.625

8. 曲线拟合的步骤

（一）绘制散点图，选择合适的曲线类型一般根据资料性质结合专业知识便可确定资料的曲线类型，不能确定时，可在方格坐标纸上绘制散点图，根据散点的分布，选择接近的、合适的曲线类型。（二）进行变量变换Y’=f(Y),X’=g(X)(12.37)使变换后的两个变量呈直线关系。（三）按最小二乘法原理求线性方程和方差分析（四）将直线化方程转换为关于原变量X、Y的函数表达式