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MATLAB Discussion :

Ajustement avec nlinfit


Sujet :

MATLAB

  1. #1
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    Par défaut Ajustement avec nlinfit
    Bonjour à tous,
    Je suis totalement novice sur matlab et sur la modélisation.
    J'ai un jeu de données qui corresponde à des temps en heures et des populations.
    Je peux faire une simulation de croissance d'evolution de ses population avec le modèle :
    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    function y = baranyi(beta,t)
     
    lag=beta(1);
    d=beta(2);
    a=beta(3);
    mu=beta(4);
     
    n=length(t);
     
    for i=1:n
    y(i)=a-log10(1+(10^(a-d)-1)./(1-exp(-mu.*lag)+exp(-mu.*(lag-t(i)))));
    %y(i)=a-log10(1+(10^(a-d)-1)./exp(mu.*t(i)));
    end
    y=y';
    Maintenant je souhaiterais ajuster mon modèle sur mes données avec le nlinfit sauf que je n'y comprends absolument rien. J'ai deja mis 3 jours pour comprendre comment fonctionner le modèle de baranyi.

    Est-ce que quelqu'un pourrait m'aider? je ne comprends même pas les paramètres à enter. Merci d'avance

  2. #2
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    Par défaut
    Bonjour,

    from doc nlfit
    beta = nlinfit(X,y,fun,beta0) returns a vector beta of coefficient estimates for a nonlinear regression of the responses in y on the predictors in X using the model specified by fun. X is an n-by-p matrix of p predictors at each of n observations. y is an n-by-1 vector of observed responses. fun is a function handle to a function of the form:

    yhat = modelfun(b,X)

    where b is a coefficient vector. beta0 is a vector containing initial values for the coefficients. beta is the same length as beta0.
    Donc j'imagine quelque chose comme
    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    X= data_times; %vecteur colonne
    y= data_population; %vecteur colonne
    bete_initial = 1; %ton beta est de dimension 1 ?
    beta = nlinfit(X,y,@baranyi,beta0)

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