lsqmultinonlin:共享参数的全局参数非线性回归-matlab开发

lsqmultinonlin 多个数据集的非线性最小二乘全局回归 lsqnonlin 的包装函数，它允许使用参数化模型在多个数据集上同时执行全局曲线拟合操作，并尝试估计模型的参数。 . 由于数据集保持不同，它们在拟合过程中可能会也可能不会“共享”参数值。 共享参数时，会为所有数据集计算单个参数值。 lsqmultinonlin 尝试解决以下形式的问题： min sum {FUN(X,beta)-Y}.^2 在关于 beta 的最小二乘意义上，其中 X 和 FUN 返回的值可以是向量。 在这个模型中 FUN=[f1(X,beta);f2(X,beta);...] 请注意，由于同时最小化，收敛可能会很慢 Beta = lsqmultinonlin(FUN,Beta0,X,Y) 从向量 Beta0 开始，找到使 FUN 中的函数适合数据集 Y 的最小 Beta。 FUN接受输入X并返回在X