多项式拟合之Math.NET Numerics

news2025/2/25 17:43:33

**多项式拟合

今日新认识的工业编程思想之传感器测温；热敏电阻测温如何计算通过温度计算阻值的方式：多项式拟合，通常C#中使用Math.NET Numerics

Math.NET Numerics 旨在为数值计算提供方法和算法在科学、工程和日常使用中。涵盖的主题包括特殊功能、线性代数，概率模型，随机数，插值，积分，回归、优化问题等等。

Math.NET Numerics 是 Math.NET 计划的一部分，是 dnAnalytics 与 Math.NET Iridium 合并并取代两者的结果。在 MIT 许可证下免费提供。它面向 Microsoft .NET 5.0、.NET 4.6.1 和更高版本以及 .NET Standard 2.0 和更高。除了纯托管的实现之外，它还支持本机硬件优化。有关完整详细信息，请参阅 Platform Support 。

doub![在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/2dbd9585acd04e71bc6d1c224c8a9e2a.png)
le[] temperatures = { -70, -60, -50, -40, -30, -20, 
                -10, 0, 10, 20, 30, 40,
                50, 60, 70, 80, 90, 100, 
                110, 120, 130, 140, 150, 200, 
                250, 300 };
            double[] resistances = { 68.27, 71.19, 74.24, 77.39, 80.56, 83.77, 
                87.04, 90.38,93.80, 97.31, 100.91, 104.60, 
                108.39, 112.28, 116.27, 120.36, 124.55, 128.85, 
                133.26,137.78, 142.40, 147.11, 151.91, 177.95, 
                208.00, 242.70 };

 // 将数据转为 Math.NET 的向量
            //using MathNet.Numerics;
            //using MathNet.Numerics.LinearAlgebra;
            var x = Vector<double>.Build.DenseOfArray(temperatures);
            var y = Vector<double>.Build.DenseOfArray(resistances);

            // 使用最小二乘法拟合一个多项式模型
            var polyFit = Fit.Polynomial(x.ToArray(), y.ToArray(), 3); // 3次多项式拟合

            // 显示拟合的多项式系数
            Console.WriteLine("Polynomial fit coefficients:");
            for (int i = 0; i < polyFit.Length; i++)
            {
                Console.WriteLine($"a{i}: {polyFit[i]}");
            }

            // 预测目标温度的电阻
            double targetTemperature = 25; // 目标温度
            double predictedResistance = 0;
            for (int i = 0; i < polyFit.Length; i++)
            {
                predictedResistance += polyFit[i] * Math.Pow(targetTemperature, i);
            }

            Console.WriteLine($"The estimated resistance at {targetTemperature}°C is: {predictedResistance} Ohms");