1樓：匿名使用者
我覺得你得先研究下三個自變數與因變數是啥關係...
增減性有啥用........
你就像中學生物理,生物實驗的基本方法一樣, 去研究關係.
2樓：匿名使用者
3個自變數？……
到底和誰有關係，總不能是三元函式吧？………………
這個我不懂
請教：非線性擬合能力最好的數學模型是什麼？（不懂的請不要搗亂！） 我所知道的比如插值，迴歸等擬合復
3樓：匿名使用者
這些經典的模型沒有好壞之分，只有適用範圍的區別。針對具體問題時，也許對一個問題，插值有很好的結果，但對另外一個問題，迴歸更加優於插值。
插值一般針對曲線按段光滑，且認為測量值0誤差的情況，有很好的內插結果。但是對於外插(**)一般效果很差。
迴歸有很好的擬合與**效果，但就難在函式型別的選取上。
神經網路沒用過，不太清楚。
其它的還有各種時間序列**模型，其實只是在迴歸的基礎上加入了白噪聲。
歸根結底，其實就一個迴歸，一個智慧演算法兩大方向，其它方法都是從這兩個延伸出來的(或者相當於他們的延伸)。如插值相當於特殊的迴歸。
說迴歸效果差的，絕對是你函式選取不當；說插值效果差的，要麼用錯了適用範圍，要麼基函式選取不當。
非線性擬合能力最好的數學模型是什麼？ 我所知道的比如插值，迴歸等擬合複雜函式的效果不好，神經網路雖
4樓：zhao一花一世界
實際也就敢用2階的級數來模擬，階數太高容易受噪聲干擾，太低有不能體現非線性系統的特徵，我也是遇到你所說的這些問題，說實話吧，神經網路這塊雖然人家**寫的很多，但是在控制著要去實用實時性太差，還不如線性的積分法，動態系統( 難以得到樣本)中用泰勒級數還可以，靜態的系統裡就多了，但是神經網路這個對樣本需求量太大了，最小二乘和多項式還是能接受的
非線性擬合能力最好的數學模型是什麼？ 我所知道的比如插值，迴歸等擬合複雜函式的效果不好，神經網路雖
5樓：勐蠈螜蜜
實際也就敢用2階的級數來模擬，階數太高容易受
噪聲干擾，太低有不能體現非線性系統的特徵，我也是遇到你所說的這些問題，說實話吧，神經網路這塊雖然人家**寫的很多，但是在控制著要去實用實時性太差，還不如線性的積分法，動態系統( 難以得到樣本)中用泰勒級數還可以，靜態的系統裡就多了，但是神經網路這個對樣本需求量太大了，最小二乘和多項式還是能接受的非線性擬合能力最好的數學模型是什麼？ 我所知道的比如插值，迴歸等擬合複雜函式的效果不好，神經網路雖
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