针对经典线性回归模型无法反映变量间的非线性关系,不适宜预测有模糊数的煤炭发热量的问题,提出了一种基于三角模糊数的多元非线性回归的煤炭发热量预测模型。以我国新疆伊犁地区煤炭工业分析为建模数据和模型检验数据,将计算模糊中心值和模糊幅度值的问题转化为约束非线性优化问题,采用MATLAB优化工具箱求解。最后对比分析了模糊非线性回归、经典线性回归、BP(Back Propagation)神经网络及支持向量机回归4种模型对测试煤样发热量的预测结果。结果表明,模糊非线性回归模型的线性拟合优度值为0.9997,调整后的非线性拟合优度值为0.9838,均方误差为0.4473;测试煤样的平均相对误差为0.0203,80%的测试煤样模糊隶属度大于0.5。模糊非线性回归模型具有很高的精确度和可靠性,可用来预测预报煤炭发热量。

资源内包含线性回归与非线性回归算法，可使用Matlab直接得到结果

Matlab优化源代码全集 [线性回归非线性回归模型]

支持向量机非线性回归通用MATLAB源码 支持向量机和BP神经网络都可以用来做非线性回归拟合，但它们的原理是不相同的，支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。大量仿真证实，支持向量机的泛化能力强于BP网络，而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。本源码可以用于线性回归、非线性回归、非线性函数拟合、数据建模、预测、分类等多种应用场合。

故可以用Logistic曲线模型进行拟合

机器学习与数据科学 机器学习和数据挖掘：回归[线性（选择和收缩，降维，超出线性范围）和非线性回归（逻辑，K-NN，树）]，交叉验证（LOOCV，K折，偏差与方差） ，分类（LDA，QDA，K-NN，物流，树，SVM），聚类（PCA，K-Means，分层）本课程将介绍数据挖掘/统计学习的主要主题，包括：统计基础，数据可视化，分类，回归，聚类。 重点将放在统计学习方法，其背后的模型，直觉和假设以及对实际问题的应用上。 您可以在stats 415项目文件夹中找到我的最终项目。 项目总结 实施整个学期学习的所有分类器，以预测通过BMI分类的美国肥胖率，其中最佳分类器为7倍KNN，预测准确性为81.54％ 分析模型选择方法以提供最佳模型并找到最佳预测因子； 结论是可以根据收入，饮食习惯，运动习惯和购物习惯来非参数地预测BMI

分段线性拟合matlab代码 Piecewise linear fitting/regression MATLAB This method can be used in both linear regrassion and nonlinear regression. The dimension of beta depends on the number of coefficient you are seeking. 线性非线性皆适用 本例中要根据数据拟合两段直线，已知两段直线在x轴截距分别为(0，0)和(133，0)，断点在0.95max{ydata}处。本文亮点在于利用逻辑语句进行分段函数定义的方法。网上有许多方法都不如此法简洁明了。 参考网站： code： clc clear all close all load('1.mat') %x0为断点 x0 = 0.95*xdata(ydata == max(ydata)); %定义分段函数，采用匿名函数语法 model = @(beta,x) beta(1).x.(x>0&x=x0&x<1

matlab多元参数非线性回归模型代码阅读KDNuggets的注意事项 在从[ KDNuggets ]（）阅读Blog时写了本笔记。 在本简要说明中，它仅包含我感兴趣但并不足够熟悉的术语和主题。 有关完整内容，请参阅原件。 聚类：旨在“最大化类内相似度并最小化类间相似度”的无监督学习技术。 两个关键部分：特征选择和期望最大化（EM） ： 基于距离的方法：k均值和k中值 密度和基于网格的方法： 基于矩阵分解的方法：用于表示为稀疏非负矩阵的数据-共聚。 基于频谱的方法：使用定义的基础相似度矩阵 基于图的方法：通过将相似度矩阵转换为网络结构来对数据进行聚类。 大数据 大数据的六个Vs：数量，速度，多样性，准确性，可变性和价值。 机器学习 机器学习：与如何构建随经验而自动改善的计算机程序有关的问题。 关联：标识特定用户已选择的各个项目之间的关联。 强化学习：与在给定情况下寻找合适的动作以最大程度地获得奖励有关的问题。 深度学习 深度学习：不是万能药； 不是传说中的主算法； 不是人工智能的代名词。 这是应用深度神经网络技术解决问题的过程。 生物神经元（了解有关神经元和刺激激活的更多信息）。 核：

第一章一元线性回归与证券投资回归分析 第二章 一般多元线性回归模型 第三章多元线性回归模型的有偏估计 第四章异方差与自相关广义线性模型 第五章方差分量线性回归模型 第六章虚拟与离散变量回归模型 第七章非线性回归模型

非线性回归实现