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1stopt高版本代跑已有1人参与
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最近想拟合一个三参数模型，之前看教程发现了一个共享参数模型的例子试做了一下，结果发现版本太低，报错。我的模型主要是想通过两个函数去拟合其中的数据组，自己写了个程序，还希望大神能够帮忙代跑一下，不胜感激。以下是我的例子： Parameters A4,A5,A6; Variable x,y; SharedModel2; Function y=2*x*(1-x^(-3))*(-0.109588*x+0.697845-0.017952*((x^2+2/x)-3+x*(x^(-2)+2*x-3))) -x^3*(A4+A5*(x^(-2)+2*x-3))*85*A6*(1-exp((x-1)/(85*A6))) -1/2*x^(-3)*(A4+A5*(x^(-2)+2*x-3))*85*A6*(1-exp((x-1)/(85*A6))); y=2*x*(1-x^(-3))*(-0.109588*x+0.697845-0.017952*((x^2+2/x)-3+x*(x^(-2)+2*x-3))) -x^3*(A4+A5*(x^(-2)+2*x-3))*34*A6*(1-exp((x-1)/(34*A6))) -1/2*x^(-3)*(A4+A5*(x^(-2)+2*x-3))*34*A6*(1-exp((x-1)/(34*A6))); Data; 1 0 0.99763 -0.400922556 0.97856 -0.6287248 0.95829 -0.615701325 0.93207 -0.973430606 0.92015 -1.10878075 0.90227 -1.232162469 0.87009 -1.677642281 0.84269 -2.234181863 0.8284 -2.528691 0.81053 -2.93006595 0.78551 -3.281468025 0.76764 -3.576722625 0.74501 -4.010016325 0.72715 -4.38107875 0.70928 -4.6151963 0.6938 -5.016174 0.67714 -5.548739088 0.66406 -6.081544488 0.65217 -6.549009619 0.6355 -6.8411575 0.6236 -7.113717 0.6129 -7.434860063 0.60339 -7.852743731 0.58794 -8.407174538 0.57127 -8.581903575 0.56295 -8.81861175 0.5487 -9.477077813 0.5404 -9.9413335 0.53089 -10.2355592 0.519 -10.54835063 0.51307 -10.75779523 0.50594 -10.9333634 0.49642 -11.00687245 0.48571 -11.04231328 0.47976 -11.13852795 0.47025 -11.295405 0.46668 -11.32194848 0.45237 -10.97477893 0.45119 -11.05500098 Data; 1 0 0.98686 -0.0937517 0.98328 -0.09316578 0.9785 -0.280095625 0.97491 -0.419089436 0.96894 -0.601953975 0.96416 -0.78362104 0.96058 -0.918674698 0.95222 -1.275439176 0.94266 -1.578425254 0.93908 -1.662288985 0.9343 -1.743111831 0.93072 -1.82549094 0.92474 -1.946404311 0.92235 -1.941200869 0.91877 -1.977537579 0.91519 -2.013475199 0.90802 -2.127888119 0.90444 -2.206042215 0.89608 -2.31401459 0.8913 -2.3869014 0.88055 -2.399663853 0.87696 -2.47379454 0.87338 -2.54721277 0.8698 -2.703392763 0.86741 -2.820654681 0.86502 -2.93717541 0.86143 -3.048708449 0.85666 -3.195823671 0.85188 -3.259452608 0.84829 -3.286169424 0.84352 -3.34829992 0.83874 -3.409530521 0.83157 -3.459695012 0.82679 -3.518869914 0.8244 -3.548063025 0.81962 -3.605866964 0.81485 -3.779987294 0.81007 -3.990607338 0.80887 -4.023420489 0.80529 -4.082669308 0.80171 -4.141182898 0.80051 -4.173308789 0.79812 -4.160699325 0.79454 -4.218063884 0.78976 -4.2681592 0.78857 -4.299480783 0.78498 -4.467958976 0.7802 -4.664962088 0.77782 -4.762494633 0.77543 -4.859280559 0.77423 -4.851712295 |
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参考下： 均方差(RMSE): 0.653081400852277 残差平方和(SSR): 39.2394090848038 相关系数(R): 0.988555616006998 相关系数之平方(R^2): 0.977242205938975 修正R平方(Adj. R^2): 0.976261867982581 确定系数(DC): 0.826535462559703 F统计(F-Statistic): 86.5211111348416 参数 最佳估算 -------------------- ------------- a4 6.19950776216645 a5 -1.83833902630255 a6 -0.00904182553025849 |
2楼2019-07-07 11:05:15
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