fit bi variable

Bonjour,
je rencontre un problème pour fitter des données à un modèle.
Il s'agit de valeurs N dépendant de 2 variables, la latitude (l) et le temps (t).
Le modèle est le suivant:

Nmod(l,t)=N0+N1cos[(2*pi*t/12)+t1]+N2*(l+pi/2)(l-pi/2)cos[(2*pi*t/6)+t2]

Les paramètres à ajuster étant N0, N1, N2, t1 et t2.
Je n'ai aucune idée de comment faire ni aucun point de départ.
Pouvez vous m'aider?
Merci

salut

commence par :

Code:

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x0 = [0,0,0,0,0]; % améliorer si tu as une idée de point de départ meilleur fun = @(x,xdata) x(1)+x(2)*cos[(2*pi*xdata(2)/12)+x(4)]+x(3)*(xdata(1)+pi/2)(xdata(1)-pi/2)cos[(2*pi*xdata(2)/6)+x(5)] x = lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata);

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ou x represente les coefficients [N0, N1, N2, t1, t2], x0 les coefficients de départ pour l'optimisation
xdata est une matrice m*2 [l t] de tes entrées
ydata une matrice m*1 [N] du résultat à fitter

bon pour ça faut avoir l'optimisation toolbox
si tu as la curvefitting toolbox, ça doit être encore plus simple

Bonjour et merci leFab.
Je ne comprends pas ce que doivent être xdata et ydata.
Ce que j'ai: un vecteur l contenant les latitudes de dimensions 1*36, un vecteur time de dimension 1*124 et une matrice N de dimensions 36*126.

D'après la façon dont tu écris fun, xdata(2) contient le vecteur temps (dimension 1*36) et xdata(1) les latitudes (dim 1*124). Comment écrire alors xdata, si ces 2 composantes n'ont pas les même dimensions?
Ce que tu appelles ydata correspond, je pense à ma matrice N. Est-ce correct?

Merci de m'aider

c'est ca ...

solution un peu bourrin pour construire xdata et ydata :

Code:

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[L,T] = meshgrid(vLatitudes,vTemps) xdata = [L(:) T(:)]; ydata = N(:);

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avec peut être des transposés à mettre, peut être inverser L T dans meshgrid....
le but est de créer 2 vecteur colonnes de 36*124 éléments pour la latitude et le temps et un vecteur N de même taille avec correspondance

y a peut etre mieux et plus propre, mais c'est comme ca que j'ai l'habitude de faire

Bonjour,
le vecteur L contient 36 éléments.
Le vecteur T contient 124 éléments.

Logiquement, il est impossible de les concaténer:
Par exemplz:

Code:

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L=ones(36,1); T=ones(124,1); xdata = [L(:) T(:)]; ??? Error using ==> horzcat All matrices on a row in the bracketed expression must have the  same number of rows.

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Je ne comprends pas ta méthode!

la première ligne est indispensable (meshgrid)
L et T sont alors des matrices de 36*124 ou 124*36 suivant l'ordre d'appel dans la fonction meshgrid
ensuite L( : ) et T( : ) sont des vecteurs colonnes de 36*124 éléments, tout comme N( : ) et tu as alors une correspondance élément par élément (L(12) & T(12) -> N(12))
et donc tu obtient des xdata et ydata cohérents que tu peux utiliser dans lsqcurvefit

Bonjour,
désolé mais je n'y arrive toujours pas!!
Je construis bien les matrices L et T avec la commande meshgrid
Ensuite, lors de l'éxécutiion de lsqcurvefit, j'ai une erreur:

Code:

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??? Error using ==> lsqcurvefit at 253 Function value and Ydata sizes are incommensurate

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tu as bien écrit ydata = N(: ); ??
tu as bien :
- xdata un matrice de 2 colonnes et 124*36=4464 lignes
- ydata un vecteur colonnes de 124*36=4464 lignes

quand tu tapes pas exemple fun([0,0,0,0,0],xdata) tu obtiens bien un vecteur colonne de 124*36=4464 lignes ?

la en gros l'erreur te dis que le retour de la fonction (ex fun([0,0,0,0,0],xdata)) n'est pas de même dimension que le jeu de valeur de référence (ydata )

Bonjour le fab,
Je n'y arrive toujours pas! Voici ce que je fait:

Code:

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>> [L,TT]=meshgrid(llat,ttime); >> size(L) ans = 124 7 >> size(TT) ans = 124 7 >> xdata=[L(:) TT(:)]; >> size(xdata) ans = 868 2 >> ydata=T(:); >> size(ydata) ans = 868 1 >> fun = @(x,xdata) x(1)+x(2)*cos(2*pi*xdata(2)/12+x(4))+x(3)*(xdata(1)+pi/2)*(xdata(1)-pi/2)*cos(2*pi*xdata(2)/6+x(5)) fun = @(x,xdata)x(1)+x(2)*cos(2*pi*xdata(2)/12+x(4))+x(3)*(xdata(1)+pi/2)*(xdata(1)-pi/2)*cos(2*pi*xdata(2)/6+x(5))   >> x0=[0,0,0,0,0]; >> x=lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata); ??? Error using ==> lsqcurvefit at 253 Function value and YDATA sizes are incommensurate.   >> fun([0,0,0,0,0],xdata) ans = 0

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Comme tu vois, quand je tape fun([0,0,0,0,0],xdata) j'obtiens bien un scalaire égal à 0.
Je joins à ce message mes données T, llat et ttime dont les dimensions diffèrent de celles de mes précéents messages (pas d'importance).

yop

OK je vois, c'est moi qui t'ai induit en erreur

remplace dans la fonction fun xdata(1) par xdata(:,1) et xdata(2) par xdata(:,2)
ça devrait marcher comme ça

fab

Bonjour Fab,
merci beaucoup pour ton aide. J'ai fait ton remplacement et en effet, cela résout le problème de données incommensurables!
Maintenant, j'obtiens une toute autre erreur liée à la présence de NaN dans ma matrice T.
Voici l'erreur obtenue:

Code:

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??? Error using ==> snls at 259 lsqcurvefit cannot continue: user function is returning Inf or NaN values.   Error in ==> lsqncommon at 149 [xC,FVAL,LAMBDA,JACOB,EXITFLAG,OUTPUT,msgData]=...   Error in ==> lsqcurvefit at 258 [xCurrent,Resnorm,FVAL,EXITFLAG,OUTPUT,LAMBDA,JACOB] = ...

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J'ai bien tenté d'enlever les NaN avec une petite manip du genre:

Code:

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L=isnan(T); T(L)=[ ];

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Mais ça transforme ma matrice T de dimensions 7*124 par un vecteur de dimension 1*569.
Bref, je suis toujours en échec.
Peut être que je devrais utiliser une autre fonction?

essaye un truc du genre :

Code:

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xdata = xdata(~isnan(ydata),:); ydata = ydata(~isnan(ydata));

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Yeeeaaaahhhh!
Mille mercis Fab