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1、大学毕业设计（论文）数据拟合方法研究中文摘要在我们实际的实验和勘探中，都会产生大量的数据。为了解释这些数据或者根据这些数据做出预测、判断，给决策者提供重要的依据。需要对测量数据进行拟合，寻找一个反映数据变化规律的函数。本文介绍了几种常用的数据拟合方法，线性拟合、二次函数拟合、数据的n次多项式拟合等。并着重对曲线拟合进行了研究，介绍了线性与非线性模型的曲线拟合方法，最小二乘法、牛顿迭代法等。在传统的曲线拟合基础上，为了提高曲线拟合精度，本文还研究了多项式的摆动问题，从实践的角度分析了产生这些摆动及偏差的因素和特点，总结了在实践中
2、减小这些偏差的处理方法。采用最小二乘法使变量转换后所得新变量离均差平方和最小，并不一定能使原响应变量的离均差平方和最小，所以其模型的拟合精度仍有提高的空间。本文以残数法与最小二乘法相结合，采用非线性最小二乘法来得到拟合效果更好的曲线模型。随着计算机技术的发展，实验数据处理越来越方便。但也提出了新的课题，就是在选择数据处理方法时应该比以往更为慎重。因为稍有不慎，就会非常方便地根据正确的实验数据得出不确切的乃至错误的结论。所以提高拟合的准确度是非常有必要的关键词：数据拟合、最小二乘法、曲线拟合、多项式摆动、残数法V大学毕业设计（论
3、文）DataFittingMethodAbstractInourexperimentsandexploration,itwillproducelargeamountsofdata.Inordertoexplainthesedatatomakepredictionsbasedonthesedatatodetermine,provideanimportantbasisforpolicymakers.Needtofitthemeasureddatatofindafunctiontoreflectdatachangesinthelaw
4、.Thisarticledescribesseveralcommonlyuseddatafittingmethods,andfocusedonanonlinearcurvefittingofthemodel.Thispaperintroducessomecommonlyuseddatafittingmethod,linearfitting,secondaryfunctionfitting,datantimespolynomialfittingetc.TAndfocusesonthecurvefitting,introduced
5、thelinearandnonlinearmodelofcurvefittingmethod,theleastsquaremethod,Newtoniterativemethod,etc.Inthetraditionalcurvefittingbasis,inordertoimprovethecurvefittingprecision,thispaperalsostudiesthepolynomialswing,fromtheperspectiveofthepracticetheoscillationanddeviationo
6、ffactorsandcharacteristics,andsummarizesthedecreaseinpracticethetreatmentmethodofthesedeviations.Theleastsquaremethodtovariableafterconvertingfromnewvariablesarethesumofsquaredresidualsminimum,notnecessarilymaketheoriginalresponsefromallthevariablesofthesumofsquared
7、residualsminimum,sothemodelfittingprecisionstillhasroomtoimprove.Basedonthenumberofresidualmethodandleastsquaremethod,andthecombinationofnonlinearleastsquaremethodtogetbetterfittingeffectofcurvemodel.Withthedevelopmentofcomputertechnology,theexperimentV大学毕业设计（论文）dat
8、aprocessingmoreandmoreconvenient.Butalsoputforwardthenewsubject,whichisinthedataprocessingmethodofchoiceshouldbemorecarefulthaneverbefore.
