我没有做过这种非线性的回归。但按照一般思路，所有的非线性都能够近似转化为线性。那么你可以先线性变换一下，找出近似解，然后以这个解作为初始角吧。

而且你这个函数看着不是很复杂，是不是能够直接得出解析解啊？

很久没有解过数学题了，也许仅仅是胡说。。。

我用Matlab解了解，可以，下面是代码

函数文件：

function F = myfun(x,xdata)
F = x(1)+x(2)*xdata+x(3).*sin(x(4).*xdata+x(5));
脚本文件：

xdata=[];% 数据 x的值

ydata=[];% 数据 y的值

x0=ones(5,1); % 初始猜测值

x = lsqcurvefit(@myfun,x0,xdata,ydata)

下面是我的试例：

 xdata = 0:.1:1;

ydata = xdata + sin(xdata);

x = lsqcurvefit（@myfun;x0,xdata,ydata);

运行结果

Optimization terminated: first-order optimality less than OPTIONS.TolFun,
 and no negative/zero curvature detected in trust region model.

x =

   -0.0000
    1.0000
    1.0000
    1.0000
    0.0000

MODEL PROGRAM  a=0.1 b=0.1 c=0.1 d=0.1 e=0.1.
COMPUTE  PRED_=a+b*xdata+c*SIN(d*xdata+e).
NLR xdata
  /OUTFILE='C:\Users\AppData\Local\Temp\spss1960\SPSSFNLR.TMP'
  /PRED PRED_
  /CRITERIA SSCONVERGENCE 1E-8 PCON 1E-8.

你把这一段代码复制到 file->new->syntex中 然后运行就可以了

其中第一句 a b c d e 的初始值你可以自己改