有位网友（非本站网友，但我找不到、也不记得从那个网站搜索得到）有一组数据（如下所示，但非全部数据）想要做非线性拟合，有人提议使用6此多项式拟合，也能得到较好效果。但显然多项式非最佳模型拟合，如用下列模型可能更加合适：
y=b(1)*exp(b(2)*(x-b(3)).^2-b(4)*(x-b(3)).^4;

原（部分）数据为：
x=[90 92.5 95 97.5 100 102.5 105 107.5 110 112.5 115 117.5 120 122.5 125
127.5 130 132.5 135 137.5 140 142.5 145 147.5 150 152.5 155 157.5 160 162.54
165 167.52 170 172.5 175 177.5 180 182.5 185 187.5 190 192.5 195 197.5 200
202.5 205 207.5 210 212.5 215 217.5 220 222.5 225 227.5 230 232.5 235 237.5
240 242.5 245 247.5 250 252.5 255 257.5 260 262.5 265 267.5]

y=[0 0.0033 0.0113 0.0255 0.0472 0.0755 0.1077 0.1429 0.1827 0.2281 0.2759 0.321 0.3666 0.4315 0.5437 0.7339 1.0023 1.3382 1.7219 2.1559 2.567 3.0024 3.4292 3.8576 4.2234 4.5838 4.9167 5.2188 5.4888 5.7272 5.9351 6.1115 6.2552 6.3662 6.4459 6.4945 6.511 6.4946 6.4459 6.3662 6.255 6.1113 5.9348 5.7266 5.4877 5.2174 4.9151 4.5822 4.2215 3.8354 3.4263 2.9982 2.5616 2.1284 1.7117 1.3258 0.9904 0.7269 0.5468 0.4402
0.3784 0.3302 0.2791 0.2256 0.1769 0.1354 0.0986 0.0648 0.0365 0.0168 0.0061 0.0012]

结果为：
b=[6.49815948, .357826838e-3, 179.977457, -.142101770e-6]
R^2=0.9998
以上结果，希能有人认领。也可为其他非线性拟合应用者提供参考。

sorry! 上述模型少了一个右括号
y=b(1)*exp(b(2)*(x-b(3)).^2-b(4)*(x-b(3)).^4);
数据的排列也有点小问题。

支持支持

热心人：）