非线性模型预测

非线性模型预测是指利用非线性函数来拟合数据并进行预测。在MATLAB中，可以使用各种优化算法来拟合非线性模型，并利用拟合好的模型进行预测。

下面是一个简单的示例，展示如何使用MATLAB中的lsqnonlin函数来拟合一个简单的非线性模型，并进行预测。

首先，我们定义一个简单的非线性模型，例如一个指数模型：

function y = nonlinear_model(x, params)
    % 非线性模型 y = a * exp(b * x)
    a = params(1);
    b = params(2);
    y = a * exp(b * x);
end

接下来，我们生成一些模拟数据用于拟合：

x_data = linspace(0, 1, 100);
true_params = [2, 3]; % 真实参数值
y_data = nonlinear_model(x_data, true_params) + 0.1 * randn(size(x_data)); % 加入噪声的模拟数据

然后，我们使用lsqnonlin函数来拟合模型：

initial_guess = [1, 1]; % 初始猜测参数值
params_fit = lsqnonlin(@(params) y_data - nonlinear_model(x_data, params), initial_guess);

最后，我们可以使用拟合好的模型参数进行预测：

x_new = 1.2; % 新的输入数据
y_pred = nonlinear_model(x_new, params_fit); % 使用拟合好的模型参数进行预测

这只是一个简单的示例。在实际应用中，可能会涉及到更复杂的非线性模型和更复杂的数据处理。但是使用类似的方法，可以在MATLAB中进行非线性模型的拟合和预测。