有时候我们在使用matlab进行数据计算的时候，线性回归模型不满足需要，需要建立非线性回归模型，怎么建立呢，下面来分享一下方法
工具/原料
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matlab
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建立非线性回归模型
方法/步骤
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第一步我们在建立非线性回归模型的过程中，首先需要知道matlab中非线性回归的命令是“[beta,r,J]=nlinfit(x,y,'modelfun', beta0)”，模型预测和误差命令是“[Y,DELTA]=nlpredci('modelfun', x,beta,r,J)”，具体各个参数的意思，如下图所示：
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第二步下面通过实例来介绍非线性回归模型建立的过程，在matlab中创建一个modelfun函数，带beta和x两个参数，并确定非线性回归公式“yhat=beta(1)*exp(beta(2)./x)”，如下图所示：
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第三步在matlab中创建一个test2脚本，输入x,y,beta0数据，通过“[beta,r ,J]=nlinfit(x',y',@modelfun,beta0)”代码进行非线性回归，这里需要注意的是加'是转置，将行向量转置为列向量,x,y,bat0必须为列向量，如下图所示：
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第四步运行test2脚本，我们可以看到beta=[11.6036 -1.0641],得到的非线性回归模型如下图所示：
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第五步我们也可以通过代码[YY,delta]=nlpredci('modelfun',x',beta,r ,J)，进行非线性回归预测，查看非线性回归模型的效果，如下图所示：
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第六步运行test2脚本，可以看到非线性回归模型预测的效果还是比较好的，曲线代表预测值，黑色点代表实际值，黑色点离曲线较近，如下图所示：
注意事项
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