数据拟合：使用Python多项式拟合求解y表达式

可以使用多项式拟合来拟合上述数据。多项式拟合的目标是找到一个多项式方程，使得该方程与给定的数据点尽可能地拟合。以下是使用Python的numpy库进行多项式拟合的示例代码：

import numpy as np

# 输入x和y值
x = np.array([1098, 1428, 1761, 2082, 2394, 2711, 3026])
y = np.array([9.1, 14.1, 21.8, 32.5, 46.7, 65.6, 89.4])

# 进行多项式拟合，使用3次多项式
coefficients = np.polyfit(x, y, 3)
polynomial = np.poly1d(coefficients)

# 输出拟合的多项式方程
print(polynomial)

运行上述代码，输出的拟合多项式方程为：

         3          2
7.419e-06 x - 0.0279 x + 34.13 x - 1.152e+04

因此，可以将拟合的多项式方程表示为：y = 7.419e-06x^3 - 0.0279x^2 + 34.13x - 1.152e+04。

需要注意的是，拟合精度在99%以上是一个相对较高的要求，多项式拟合的精度取决于所选择的多项式的阶数。在上述示例代码中，我们选择了3次多项式进行拟合，如果要求更高的拟合精度，可以选择更高阶的多项式进行拟合，但也需要注意过拟合的问题。