Matlab 确定模型参数的神经网络？

我正在尝试拟合一个具有5个参数的函数的曲线？在matlab中使用神经网络是否可行

%Program Code
a=50;

xa=230;

h=65;

theta=103*pi/180;%dip

k=92;

for xi=0:10:500

    n=((xi-xa)-a*cos(theta))^2+(h-a*sin(theta))^2;

    d=((xi-xa)+a*cos(theta))^2+(h+a*sin(theta))^2

    v=k*log(n/d);


    figure(1)

    plot(xi,v,'b.')

    hold on

end

---

我的目标是将此函数与观测数据相匹配，我必须得到如图所示的结果

您已经在代码中给出了问题定义，并且输出得很好。然而，要成为一个关于堆栈溢出的好问题，您需要解释您的问题是什么。你被困在哪里？你试过什么代码，出了什么问题？解决这个问题的工作是你的。堆栈溢出可能会有所帮助，但只会显示如何修复陷入困境的地方。本网站不接受家庭作业问题和完整的解决方案。我的问题是，我正在尝试使用某种优化技术拟合曲线。我想知道如何进行。如果你只是从课堂上提出问题定义，并询问如何解决，那么很难回答。请添加您尝试过的内容-通过解决您工作中的问题，这可能有助于他人为您找到答案。此外，这里的解决方案是否必须使用神经网络，它们显然不适合您的问题-不清楚您是否已决定亲自尝试它们，或者是否需要从原始问题中尝试。