MATLAB 高斯牛頓法最優化


計算步驟如下:

下面使用書中的練習y=exp(a*x^2+b*x+c)+w這個模型驗證一下,其中w為噪聲,a、b、c為待解算系數。

代碼如下:

 1 clear all;  2 close all;  3 clc;  4 
 5 a=1;b=2;c=1;              %待求解的系數  6 
 7 x=(0:0.01:1)';
 8 w=rand(length(x),1)*2-1;   %生成噪聲  9 y=exp(a*x.^2+b*x+c)+w;     %帶噪聲的模型 10 plot(x,y,'.') 11 
12 pre=rand(3,1);      %步驟1 13 for i=1:1000
14     
15     f = exp(pre(1)*x.^2+pre(2)*x+pre(3)); 16     g = y-f;                    %步驟2中的誤差 17     
18     p1 = exp(pre(1)*x.^2+pre(2)*x+pre(3)).*x.^2;    %對a求偏導 19     p2 = exp(pre(1)*x.^2+pre(2)*x+pre(3)).*x;       %對b求偏導 20     p3 = exp(pre(1)*x.^2+pre(2)*x+pre(3));          %對c求偏導 21     J = [p1 p2 p3];             %步驟2中的雅克比矩陣 22     
23     delta = inv(J'*J)*J'* g;    %步驟3,inv(J'*J)*J'為H的逆 24     
25     pcur = pre+delta;           %步驟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 %比較一下 37 [a b c] 38 pre'

迭代結果,其中散點為帶噪聲數據,紅線為原始模型,綠線為解算模型


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