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:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

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';

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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

Bonjour,

from doc nlfit

Citation:

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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.

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Donc j'imagine quelque chose comme

Code:

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1 2 3 4 5

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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