一、 Levenberg-Marquardt算法
（1）y=a*e.^(-b*x)形式拟合
clear all
% 计算函数f的雅克比矩阵，是解析式
syms a b y x real;
f=a*exp(-b*x);
Jsym=jacobian(f,[a b]);
% 拟合用数据。参见《数学试验》，p190，例2
% data_1=[0.25 0.5 1 1.5 2 3 4 6 8];
% obs_1=[19.21 18.15 15.36 18.10 12.89 9.32 7.45 5.24 3.01];
load fla
% data_1=[0.25 0.5 1 1.5 2 3 4 6 8];
% obs_1=[19.21 18.15 15.36 18.10 12.89 9.32 7.45 5.24 3.01];
data_1=1:26;
obs_1=fla3_1;%y轴的值
% 2. LM算法
% 初始猜测s
a0=1e+09; b0=0;
y_init = a0*exp(-b0*data_1);
% 数据个数
Ndata=length(obs_1);
% 参数维数
Nparams=2;
% 迭代最大次数
n_iters=50;
% LM算法的阻尼系数初值
lamda=0.01;
% step1: 变量赋值
updateJ=1;
a_est=a0;
b_est=b0;
%%
% step2: 迭代
for it=1:n_iters %迭代次数
if updateJ==1
% 根据当前估计值，计算雅克比矩阵
J=zeros(Ndata,Nparams);%数据的维度，系数的维度
for i=1:length(data_1)
J(i,:)=[exp(-b_est*data_1(i)) -a_est*data_1(i)*exp(-b_est*data_1(i))];%雅克比矩阵的生成
% 对系数a和b求导
end
% 根据当前参数，得到函数值
y_est = a_est*exp(-b_est*data_1);
% 计算误差
d=obs_1-y_est;
% 计算（拟）海塞矩阵
H=J'*J;
% 若是第一次迭代，计算误差
if it==1
e=dot(d,d);%向量点乘
end
end
% 根据阻尼系数lamda混合得到H矩阵
H_lm=H+(lamda*eye(Nparams,Nparams)); % J'*J+lamda*I
% 计算步长dp，并根据步长计算新的可能的参数估计值
dp=inv(H_lm)*(J'*d(:)); %deltp=[J'*J+lamda*I]^(-1)*(J'*εk)矩阵求逆
g = J'*d(:);
a_lm=a_est+dp(1);
b_lm=b_est+dp(2);
% 计算新的可能估计值对应的y和计算残差e
y_est_lm = a_lm*exp(-b_lm*data_1);
d_lm=obs_1-y_est_lm;
e_lm=dot(d_lm,d_lm);
% 根据误差，决定如何更新参数和阻尼系数
if e_lm<e
lamda=lamda/10;
a_est=a_lm;
b_est=b_lm;
e=e_lm;
disp(e);
updateJ=1;
else
updateJ=0;
lamda=lamda*10;
end
end
%%
%显示优化的结果
a_est
b_est
%从图形上观察拟合程度
plot(data_1,obs_1,'*')
hold on
x=1:54;
y=a_est*exp(-b_est*x);
plot(x,y,'o-')
（2）y=a*x.^b+c形式
注意公式变化后，求导的变化
clear all
% 计算函数f的雅克比矩阵，是解析式
syms a b c x ;
f=a*x.^b+c;
Jsym=jacobian(f,[a b c]);
% 拟合用数据。参见《数学试验》，p190，例2
% data_1=[0.25 0.5 1 1.5 2 3 4 6 8];
% obs_1=[19.21 18.15 15.36 18.10 12.89 9.32 7.45 5.24 3.01];
load fla
% data_1=[0.25 0.5 1 1.5 2 3 4 6 8];
% obs_1=[19.21 18.15 15.36 18.10 12.89 9.32 7.45 5.24 3.01];
data_1=1:length(fla3_1);
obs_1=fla3_1;%y轴的值
% 2. LM算法
% 初始猜测s
a0=1e+09; b0=0;c0=1.4e+09;
y_init = a0*data_1.^b0+c0;
% 数据个数
Ndata=length(obs_1);
% 参数维数
Nparams=3;
% 迭代最大次数
n_iters=50;
% LM算法的阻尼系数初值
lamda=0.01;
% step1: 变量赋值
updateJ=1;
a_est=a0;
b_est=b0;
c_est=c0;
%%
% step2: 迭代
for it=1:n_iters %迭代次数
if updateJ==1
% 根据当前估计值，计算雅克比矩阵
J=zeros(Ndata,Nparams);%数据的维度，系数的维度
for i=1:length(data_1)
J(i,:)=[data_1(i).^b_est a_est*log(data_1(i))*data_1(i).^b_est 0];%雅克比矩阵的生成
% 对系数a和b求导
end
% 根据当前参数，得到函数值
y_est =a_est*data_1.^b_est+c_est ;
% 计算误差
d=obs_1-y_est;
% 计算（拟）海塞矩阵
H=J'*J;
% 若是第一次迭代，计算误差
if it==1
e=dot(d,d);%向量点乘
end
end
% 根据阻尼系数lamda混合得到H矩阵
H_lm=H+(lamda*eye(Nparams,Nparams)); % J'*J+lamda*I
% 计算步长dp，并根据步长计算新的可能的参数估计值
dp=inv(H_lm)*(J'*d(:)); %deltp=[J'*J+lamda*I]^(-1)*(J'*εk)矩阵求逆
g = J'*d(:);
a_lm=a_est+dp(1);
b_lm=b_est+dp(2);
c_lm=c_est+dp(3);
% 计算新的可能估计值对应的y和计算残差e
y_est_lm = a_lm*data_1.^b_lm+c_lm;
d_lm=obs_1-y_est_lm;
e_lm=dot(d_lm,d_lm);
% 根据误差，决定如何更新参数和阻尼系数
if e_lm<e
lamda=lamda/10;
a_est=a_lm;
b_est=b_lm;
e=e_lm;
disp(e);
updateJ=1;
else
updateJ=0;
lamda=lamda*10;
end
end
%%
%显示优化的结果
a_est
b_est
c_est
%从图形上观察拟合程度
plot(data_1,obs_1,'*')
hold on
x=1:length(data_1);
y=a_est*data_1.^b_est+c_est;
plot(x,y,'o-')
拟合不是很好
更改初始参数c0=1.42e+09后，变为如下图，拟合效果好很多，所以参数调整很重要。
LM函数
function [a_est,b_est,c_est]=LM(data)
data_1=1:length(data);
obs_1=data;%y轴的值
% 2. LM算法
% 初始猜测s
a0=1; b0=0;c0=1.42e+09;
y_init = a0*data_1.^b0+c0;
% 数据个数
Ndata=length(obs_1);
% 参数维数
Nparams=3;
% 迭代最大次数
n_iters=500;
% LM算法的阻尼系数初值
lamda=0.01;
% step1: 变量赋值
updateJ=1;
a_est=a0;
b_est=b0;
c_est=c0;
%%
% step2: 迭代
for it=1:n_iters %迭代次数
if updateJ==1
% 根据当前估计值，计算雅克比矩阵
J=zeros(Ndata,Nparams);%数据的维度，系数的维度
for i=1:length(data_1)
J(i,:)=[data_1(i).^b_est a_est*log(data_1(i))*data_1(i).^b_est 0];%雅克比矩阵的生成
% 对系数a和b求导
end
% 根据当前参数，得到函数值
y_est =a_est*data_1.^b_est+c_est ;
% 计算误差
d=obs_1-y_est;
% 计算（拟）海塞矩阵
H=J'*J;
% 若是第一次迭代，计算误差
if it==1
e=dot(d,d);%向量点乘
end
end
% 根据阻尼系数lamda混合得到H矩阵
H_lm=H+(lamda*eye(Nparams,Nparams)); % J'*J+lamda*I
% 计算步长dp，并根据步长计算新的可能的参数估计值
dp=inv(H_lm)*(J'*d(:)); %deltp=[J'*J+lamda*I]^(-1)*(J'*εk)矩阵求逆
g = J'*d(:);
a_lm=a_est+dp(1);
b_lm=b_est+dp(2);
c_lm=c_est+dp(3);
% 计算新的可能估计值对应的y和计算残差e
y_est_lm = a_lm*data_1.^b_lm+c_lm;
d_lm=obs_1-y_est_lm;
e_lm=dot(d_lm,d_lm);
% 根据误差，决定如何更新参数和阻尼系数
if e_lm<e
lamda=lamda/10;
a_est=a_lm;
b_est=b_lm;
e=e_lm;
disp(e);
updateJ=1;
else
updateJ=0;
lamda=lamda*10;
end
end
二、nlinfit拟合
clear;clc x=[36 39 45 48 53 61 73 97 108 121 140 152]; y=[10000 7000 6500 5500 4500 3500 2000 300 750 1000 250 100]; a0=[0 0 0]; a=nlinfit(x,y,'gx',a0); s=30:0.01:160; plot(x,y,'*',x,gx(a,x),'--r') a=vpa(a,5) function q=gx(a,x) q=a(1)*x.^a(2)+a(3); end
三、最小二乘法
%最小二乘法
function [a,b]=Least_sqr(data)%%
x=1:length(data);
y=data;
s_xy=sum(x.*y);
s_xx=sum(x.*x);
s_sxy=sum(x)*sum(y)/length(x);
s_sx=sum(x).*sum(x)/length(x);
ave_x=sum(x)/length(x);
ave_y=sum(y)/length(y);
a=(s_xy-s_sxy)/(s_xx-s_sx);
b=ave_y-a*ave_x;
end
四、对LM算法的介绍
LM算法的实现并不算难，它的关键是用模型函数 f 对待估参数向量p在其邻域内做线性近似，忽略掉二阶以上的导数项，从而转化为线性最小二乘问题，它具有收敛速度快等优点。LM算法属于一种“信赖域法”——所谓的信赖域法，此处稍微解释一下：在最优化算法中，都是要求一个函数的极小值，每一步迭代中，都要求目标函数值是下降的，而信赖域法，顾名思义，就是从初始点开始，先假设一个可以信赖的最大位移s，然后在以当前点为中心，以s为半径的区域内，通过寻找目标函数的一个近似函数（二次的）的最优点，来求解得到真正的位移。在得到了位移之后，再计算目标函数值，如果其使目标函数值的下降满足了一定条件，那么就说明这个位移是可靠的，则继续按此规则迭代计算下去；如果其不能使目标函数值的下降满足一定的条件，则应减小信赖域的范围，再重新求解。
事实上，你从所有可以找到的资料里看到的LM算法的说明，都可以找到类似于“如果目标函数值增大，则调整某系数再继续求解；如果目标函数值减小，则调整某系数再继续求解”的迭代过程，这种过程与上面所说的信赖域法是非常相似的，所以说LM算法是一种信赖域法。
LM算法需要对每一个待估参数求偏导，所以，如果你的目标函数f非常复杂，或者待估参数相当地多，那么可能不适合使用LM算法，而可以选择Powell算法——Powell算法不需要求导。
至于这个求导过程是如何实现的，我还不能给出建议，我使用过的方法是拿到函数的方程，然后手工计算出其偏导数方程，进而在函数中直接使用，这样做是最直接，求导误差也最小的方式。不过，在你不知道函数的形式之前，你当然就不能这样做了——例如，你提供给了用户在界面上输入数学函数式的机会，然后在程序中解析其输入的函数，再做后面的处理。在这种情况下，我猜是需要使用数值求导算法的，但我没有亲自试验过这样做的效率，因为一些优秀的求导算法——例如Ridders算法——在一次求导数值过程中，需要计算的函数值次数也会达到5次以上。这样的话，它当然要比手工求出导函数（只需计算一次，就可以得到导数值）效率要差得多了。不过，我个人估计（没有任何依据的，只是猜的）：依赖于LM算法的高效，就算添加了一个数值求导的“拖油瓶”，整个最优化过程下来，它仍然会优于Powell等方法。
关于偏导数的求取
个人认为：在条件允许、对速度和精度任何以方面都有一定要求的前提下，如果待求解的函数形式是显式的，应当尽量自己计算目标函数的偏导数方程。原因在于，在使用数值法估计偏导数值时，尽管我们可以控制每一步偏导数值的精度，但是由于求解过程需要进行多次迭代，特别是收敛过程比较慢的求解过程，需要进行很多次的求解，每一次求解的误差偏差都会在上一步偏差的基础上不断累积。尽管在最后依然可以收敛，但是得到的解已经离可以接受的解偏离比较远了。因此，在求解函数形式比较简单、偏导数函数比较容易求取时，还是尽量手动计算偏导数，得到的结果误差相对更小一些。
在这篇解释信赖域算法的文章中，我们已经知道了LM算法的数学模型：
可以证明，此模型可以通过解方程组(Gk+μI)s=−gk确定sk来表征。
即：LM算法要确定一个μ≥0，使得Gk+μI正定，并解线性方程组(Gk+μI)sk=−gk求出sk。
下面来看看LM算法的基本步骤：
·从初始点x0，μ0>0开始迭代
·到第k步时，计算xk和μk
·分解矩阵Gk+μkI，若不正定，令μk=4μk并重复到正定为止
·解线性方程组(Gk+μkI)sk=−gk求出sk并计算rk
·若rk<0.25，令μk+1=4μk；若rk>0.75，令μk+1=μk2；若0.25≤rk≤0.75，令μk+1=μk
·若rk≤0，说明函数值是向着上升而非下降的趋势变化了（与最优化的目标相反），这说明这一步走错了，而且错得“离谱”，此时，不应该走到下一点，而应“原地踏步”，即xk+1=xk，并且和上面rk<0.25的情况一样对μk进行处理。反之，在rk>0的情况下，都可以走到下一点，即xk+1=xk+sk
· 迭代的终止条件：∥gk∥<ε，其中ε是一个指定的小正数（大家可以想像一下二维平面上的寻优过程（函数图像类似于抛物线），当接近极小值点时，迭代点的梯度趋于0）
从上面的步骤可见，LM求解过程中需要用到求解线性方程组的算法，一般我们使用高斯约当消元法，因为它非常稳定——虽然它不是最快最好的算法。
同时，上面的算法步骤也包含对矩阵进行分解的子步骤。为什么要先分解矩阵，再解线性方程组？貌似是这样的（数学不好的人再次泪奔）：不分解矩阵使之正定，就无法确定那个线性方程组是有解的。矩阵分解有很多算法，例如LU分解等，这方面我没有看。
https://www.cnblogs.com/shhu1993/p/4878992.html
三，程序实现
推导过程的博客 https://www.cnblogs.com/monoSLAM/p/5249339.html
clear all
% 计算函数f的雅克比矩阵，是解析式
syms a b c x ;
f=a*x.^b+c;%函数形式
Jsym=jacobian(f,[a b c]);
data=[1425204748.0, 1425204757.0, 1425204759.0, 1425204766.0,...
1425204768.0, 1425206629.0, 1425209138.0, 1425209139.0,...
1425209159.0, 1425209167.0, 1425219290.0, 1425219298.0,...
1425219307.0, 1425219307.0, 1425219381.0, 1425219382.0,...
1425219390.0,1425223403.0, 1425223411.0, 1425223420.0,...
1425225096.0, 1425479571.0, 1425479580.0, 1427109036.0,...
1427109038.0, 1427115143.0, 1427449736.0, 1427449755.0,...
1427449763.0, 1427449774.0, 1427449775.0, 1427717884.0];
data_1=1:length(data);
obs_1=data;%y轴的值
% 2. LM算法
% 初始猜测s
a0=1; b0=0;c0=data(1); %设置初始值
y_init = a0*data_1.^b0+c0;
% 数据个数
Ndata=length(obs_1);
% 参数维数
Nparams=3;
% 迭代最大次数
n_iters=200;
% LM算法的阻尼系数初值
lamda=0.01;
% step1: 变量赋值
updateJ=1
a_est=a0;
b_est=b0;
c_est=c0;
%%
% step2: 迭代
for it=1:n_iters %迭代次数
if updateJ==1
% 根据当前估计值，计算雅克比矩阵
J=zeros(Ndata,Nparams);%数据的维度，系数的维度
for i=1:length(data_1)
J(i,:)=[data_1(i).^b_est a_est*log(data_1(i))*data_1(i).^b_est 0];%雅克比矩阵的生成,32*3矩阵
% 对系数a、b、c求导
end
% 根据当前参数，得到函数值
y_est =a_est*data_1.^b_est+c_est ;%32个预测值
% 计算误差
d=obs_1-y_est;
% 计算（拟）海塞矩阵，是一个多元函数的二阶偏导数构成的方阵，描述了函数的局部曲率，对称矩阵
H=J'*J;
% 若是第一次迭代，计算误差
if it==1
e=dot(d,d);%向量点乘
end
end
% 根据阻尼系数lamda混合得到H矩阵
H_lm=H+(lamda*eye(Nparams,Nparams)); % J'*J+lamda*I
% 计算步长dp，并根据步长计算新的可能的参数估计值
dp=inv(H_lm)*(J'*d'); %deltp=[J'*J+lamda*I]^(-1)*(J'*εk)矩阵求逆
g = J'*d(:);
a_lm=a_est+dp(1);%新的系数值
b_lm=b_est+dp(2);
c_lm=c_est+dp(3);
% 计算新的可能估计值对应的y和计算残差e
y_est_lm = a_lm*data_1.^b_lm+c_lm;
d_lm=obs_1-y_est_lm;
e_lm=dot(d_lm,d_lm);
% 根据误差，决定如何更新参数和阻尼系数
if e_lm<e %误差变小
lamda=lamda/10;
a_est=a_lm;
b_est=b_lm;
c_est=c_lm;
e=e_lm;
disp(e);
updateJ=1;
else
updateJ=0;
lamda=lamda*10;
end
end
%%
%显示优化的结果
a_est
b_est
c_est
%从图形上观察拟合程度
plot(data_1,obs_1,'*')
hold on
x=1:length(data);
y=a_est*data_1.^b_est+c_est;
plot(x,y,'o-')
