• MATLAB 高斯牛顿法最优化


    计算步骤如下:

    下面使用书中的练习y=exp(a*x^2+b*x+c)+w这个模型验证一下,其中w为噪声,a、b、c为待解算系数。

    代码如下:

     1 clear all;
     2 close all;
     3 clc;
     4 
     5 a=1;b=2;c=1;              %待求解的系数
     6 
     7 x=(0:0.01:1)';
     8 w=rand(length(x),1)*2-1;   %生成噪声
     9 y=exp(a*x.^2+b*x+c)+w;     %带噪声的模型 
    10 plot(x,y,'.')
    11 
    12 pre=rand(3,1);      %步骤1
    13 for i=1:1000
    14     
    15     f = exp(pre(1)*x.^2+pre(2)*x+pre(3));
    16     g = y-f;                    %步骤2中的误差 
    17     
    18     p1 = exp(pre(1)*x.^2+pre(2)*x+pre(3)).*x.^2;    %对a求偏导
    19     p2 = exp(pre(1)*x.^2+pre(2)*x+pre(3)).*x;       %对b求偏导
    20     p3 = exp(pre(1)*x.^2+pre(2)*x+pre(3));          %对c求偏导
    21     J = [p1 p2 p3];             %步骤2中的雅克比矩阵
    22     
    23     delta = inv(J'*J)*J'* g;    %步骤3,inv(J'*J)*J'为H的逆
    24     
    25     pcur = pre+delta;           %步骤4
    26     if norm(delta) <1e-16
    27         break;
    28     end
    29     pre = pcur;
    30 end
    31 
    32 hold on;
    33 plot(x,exp(a*x.^2+b*x+c),'r');
    34 plot(x,exp(pre(1)*x.^2+pre(2)*x+pre(3)),'g');
    35 
    36 %比较一下
    37 [a b c]
    38 pre'

    迭代结果,其中散点为带噪声数据,红线为原始模型,绿线为解算模型

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