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吸附等温线线模型拟合已有1人参与
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我用origin来拟合，怎么都不对，麻烦大佬们帮我看看，谢谢了。 数据： Ce Qe 0 32.9706 0.078224018 43.16197 0.5601729 49.33272 1.509016162 58.036525 4.692543695 61.196475 10.78881319 61.142475 Langmuir非线性拟合，公式：y=a*b*x/(1+b*x) Freundlich非线性拟合，公式：y=a*x^(1/b) Redlich-Peterson拟合，公式：y=a*x/(1+b*x^c) 我用origin怎么拟合都不行，R平方甚至等于负数，听说1stopt拟合得很好，无奈没这软件。  |
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感谢参与，应助指数 +1
mydevil02: 金币+66, ★★★很有帮助, 非常感谢答主 2018-12-17 08:04:02
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模型公式: y = a*b*x/(1+b*x) y = 59.0369733228003*30.7177408402056*x/(1+30.7177408402056*x) 迭代数: 21 计算用时(时:分:秒:微秒): 00:00:00:200 优化算法: 通用全局优化算法(UGO1) 计算结束原因: 达到收敛判断标准 均方差(RMSE): 13.8012489437821 残差平方和(SSR): 1142.84683444948 相关系数(R): 0.901711410814338 相关系数之平方(R^2): 0.813083468392783 修正R平方(Adj. R^2): 0.688472447321306 确定系数(DC): -0.770153572733629 卡方系数(Chi-Square): 33.4923121479995 F统计(F-Statistic): 10.0627376880146 参数 最佳估算 ---------- ------------- a 59.0369733228003 b 30.7177408402056 ====== 结果输出 ====== No. 实测值 y 计算值 y 1 32.9706 0 2 43.16197 41.687777462051 3 49.33272 55.7944745161788 4 58.036525 57.7902462739367 5 61.196475 58.6302266809842 6 61.142475 58.8593693569296 ************************** 模型公式: y = a*x^(1/b) y = 53.1810351703964*x^0.0744490994300541 迭代数: 21 计算用时(时:分:秒:微秒): 00:00:00:966 优化算法: 通用全局优化算法(UGO1) 计算结束原因: 达到收敛判断标准 均方差(RMSE): 13.5915453992706 残差平方和(SSR): 1108.3806380426 相关系数(R): 0.918471994138508 相关系数之平方(R^2): 0.843590804016768 修正R平方(Adj. R^2): 0.739318006694613 确定系数(DC): -0.716768938092208 卡方系数(Chi-Square): 33.1581991994608 F统计(F-Statistic): 10.4442735337968 参数 最佳估算 ---------- ------------- a 53.1810351703964 b 13.4319959227917 ====== 结果输出 ====== No. 实测值 y 计算值 y 1 32.9706 0 2 43.16197 43.9913161106006 3 49.33272 50.9353850088616 4 58.036525 54.835320467369 5 61.196475 59.668144362448 6 61.142475 63.483483027193 ******************* 模型公式: y = a*x/(1+b*x^c) y = 6292.15394730854*x/(1+115.280414835674*x^0.940859750596478) 迭代数: 24 计算用时(时:分:秒:微秒): 00:00:01:232 优化算法: 通用全局优化算法(UGO1) 计算结束原因: 达到收敛判断标准 均方差(RMSE): 13.5704757051499 残差平方和(SSR): 1104.94686518438 相关系数(R): 0.921397107469942 相关系数之平方(R^2): 0.848972629653976 修正R平方(Adj. R^2): 0.748287716089959 确定系数(DC): -0.711450372988201 卡方系数(Chi-Square): 33.1325587519339 F统计(F-Statistic): 3.93891301325748 参数 最佳估算 ---------- ------------- a 6292.15394730854 b 115.280414835674 c 0.940859750596478 ====== 结果输出 ====== No. 实测值 y 计算值 y 1 32.9706 0 2 43.16197 42.8579069286427 3 49.33272 51.9647710827114 4 58.036525 55.5982728558892 5 61.196475 59.6859716946986 6 61.142475 62.7671472184575 |
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模型公式: y = a*b*x/(1+b*x) y = (-28.3529552291963)*(-0.641570592156452)*x/(1+(-0.641570592156452)*x) 迭代数: 33 计算用时(时:分:秒:微秒): 00:00:00:814 优化算法: 通用全局优化算法(UGO1) 计算结束原因: 达到收敛判断标准 均方差(RMSE): 15.7770418992401 残差平方和(SSR): 1244.57525545189 相关系数(R): 0.879939870354058 相关系数之平方(R^2): 0.774294175438716 修正R平方(Adj. R^2): 0.548588350877432 确定系数(DC): 0.764590721947409 卡方系数(Chi-Square): 19.9740679356067 F统计(F-Statistic): 8.00780540073674 参数 最佳估算 ---------- ------------- a -28.3529552291963 b -0.641570592156452 ====== 结果输出 ====== No. 实测值 y 计算值 y 1 9.17 32.2955432684794 2 24.13 35.818163044888 3 49.09 39.7752216559163 4 73.99 52.1920777464807 5 98.78 102.135121228183 ******************* 模型公式: y = a*x^(1/b) y = 53.3172125912191*x^3.37979909736844 迭代数: 25 计算用时(时:分:秒:微秒): 00:00:00:458 优化算法: 通用全局优化算法(UGO1) 计算结束原因: 达到收敛判断标准 均方差(RMSE): 13.7668859886007 残差平方和(SSR): 947.635749115647 相关系数(R): 0.908184059206942 相关系数之平方(R^2): 0.824798285397598 修正R平方(Adj. R^2): 0.649596570795195 确定系数(DC): 0.820756321018818 卡方系数(Chi-Square): 15.4306568872561 F统计(F-Statistic): 12.1665311077619 参数 最佳估算 ---------- ------------- a 53.3172125912191 b 0.295875574609927 ====== 结果输出 ====== No. 实测值 y 计算值 y 1 9.17 28.403224480713 2 24.13 33.3007995593248 3 49.09 38.7646235913556 4 73.99 55.1407681386638 5 98.78 104.411014197303 |
6楼2019-12-26 08:21:58
7楼2020-08-22 20:56:38
独孤神宇
版主 (知名作家)
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- 注册: 2014-11-06
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8楼2020-08-22 23:36:36
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好的，谢谢。我试了好长时间都没有模拟出来，能麻烦你帮我看看吗0.00576 9.13362 0 0.01216 15.0165 0.03019 0.01643 21.74319 0.01006 0.0207 26.08466 0.01006 2.93279 54.58476 2.67867 21.84887 60.84106 2.06949 42.67432 54.81435 1.31514 61.60567 59.69311 1.14794 128.33813 64.28489 1.9883 188.60522 66.58078 1.9883这些是数据，模拟等温线的，分别是x，y和y误差。要是数据有问题的话我再做一下实验。方便加一下QQ吗：2267571087 发自小木虫IOS客户端 |
9楼2020-08-29 22:02:23
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好的，谢谢。我试了好长时间都没有模拟出来，能麻烦你帮我看看吗0.00576 9.13362 0 0.01216 15.0165 0.03019 0.01643 21.74319 0.01006 0.0207 26.08466 0.01006 2.93279 54.58476 2.67867 21.84887 60.84106 2.06949 42.67432 54.81435 1.31514 61.60567 59.69311 1.14794 128.33813 64.28489 1.9883 188.60522 66.58078 1.9883这些是数据，模拟等温线的，分别是x，y和y误差。要是数据有问题的话我再做一下实验。方便加一下QQ吗：2267571087 发自小木虫IOS客户端 |
10楼2020-08-29 22:03:22
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