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1135725495铁杆木虫 (著名写手)
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[求助]
求解微分方程组的参数 已有2人参与
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求解K1，K2，a, m 方程组为： CB'=-K1*CB^a*(k1/k2*CB^a)^m CH'=K2*(K1/K2*CB^a)^m t CB CH 60 10.9237 0 90 10.7462 0 120 10.4357 0.03778 135 10.1695 0.0432 150 9.7481 0.1203 165 9.2346 0.21242 180 8.6613 0.34579 195 8.0058 0.56225 210 7.2423 0.83487 225 6.4188 1.12793 240 5.5353 1.38079 255 4.5768 1.869 270 4.0146 2.5 285 3.5703 3.01 300 3.1158 3.54452 330 2.4438 4.312 360 1.9878 4.70402 390 1.6668 4.8548 |
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带入参数后为什么是如下结果，不知哪里有什么问题？ 60. 10.9237 0. 90. 10.4374 0.255129 120. 9.89908 0.531102 135. 9.60554 0.678648 150. 9.29215 0.833842 165. 8.95519 0.997972 180. 8.5897 1.17273 195. 8.18881 1.36041 210. 7.74256 1.56429 225. 7.23555 1.78928 240. 6.64186 2.04341 255. 5.91159 2.34155 270. 4.92268 2.71809 285. 3.116 3.31463 300. -1.#IND -1.#IND 330. -1.#IND -1.#IND 360. -1.#IND -1.#IND 390. -1.#IND -1.#IND |
4楼2016-09-17 08:11:19
dingd
铁杆木虫 (职业作家)
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【答案】应助回帖
★ ★ ★ ★ ★
感谢参与，应助指数 +1
1135725495: 金币+5, ★有帮助 2016-09-11 17:37:52
感谢参与，应助指数 +1
1135725495: 金币+5, ★有帮助 2016-09-11 17:37:52
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1stOpt试了下，或许还有更好的结果： 均方差(RMSE): 0.681320279985844 残差平方和(SSE): 15.7827090132796 相关系数(R): 0.971338834557611 相关系数之平方(R^2): 0.943499131519738 修正R平方(Adj. R^2): 0.930539243440337 确定系数(DC): 0.890053744503595 F统计(F-Statistic): 87.6923836038994 参数 最佳估算 -------------------- ------------- k1 0.00556462413275392 a -0.471720992027294 k2 0.000955248259076988 m 3.39014801069688 |
2楼2016-09-06 23:02:57
【答案】应助回帖
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参考：http://www.forcal.net/yyhz/luwffcnh.htm 代码： !!!using["IMSL","luopt","math"]; //使用命名空间 f(t,CB,CH,dCB,dCH::K1,K2,a,m)= { dCB=-K1*CB^a*(K1/K2*CB^a)^m, dCH=K2*(K1/K2*CB^a)^m }; 目标函数(_K1,_K2,_a,_m : i,s,tyz : tyArray,tA,max,K1,K2,a,m)= { K1=_K1, K2=_K2, a=_a, m=_m, //传递优化变量，函数f中要用到K1,K2,a,m tyz=ode[@f,tA,ra1(10.9237,0)], i=0, s=0, while{++i<max, s=s+[tyz(i,1)-tyArray(i,1)]^2+[tyz(i,2)-tyArray(i,2)]^2}, s }; main(::tyArray,tA,max)= { tyArray=matrix{ //存放实验数据ti,yi "60 10.9237 0 90 10.7462 0 120 10.4357 0.03778 135 10.1695 0.0432 150 9.7481 0.1203 165 9.2346 0.21242 180 8.6613 0.34579 195 8.0058 0.56225 210 7.2423 0.83487 225 6.4188 1.12793 240 5.5353 1.38079 255 4.5768 1.869 270 4.0146 2.5 285 3.5703 3.01 300 3.1158 3.54452 330 2.4438 4.312 360 1.9878 4.70402 390 1.6668 4.8548" }, len[tyArray,0,&max], tA=tyArray(all:0), //用len函数取矩阵的行数，tA取矩阵的列 ClearImslErr(), //清空IMSL错误输出 ERSET(0,0,0), //关闭IMSL所有警告 Opt[@目标函数,optwaysimdeep, optwayconfra], //Opt函数全局优化 ERSET(0,2,2), ERSET(0,1,0) //恢复IMSL警告 }; 结果（K1,K2,a,m，目标函数值）： 2.007221403771439e-002 3.477931047132456e-002 0.7598653691173753 -1.205432420176749 18.90800296978626 |
3楼2016-09-16 17:31:34
【答案】应助回帖
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如果怀疑t=60时初值的准确性，可将t=60时的初值也作为拟合参数。 代码： !!!using["IMSL","luopt","math"]; //使用命名空间 f(t,CB,CH,dCB,dCH::K1,K2,a,m)= { dCB=-K1*CB^a*(K1/K2*CB^a)^m, dCH=K2*(K1/K2*CB^a)^m }; 目标函数(_K1,_K2,_a,_m,CB60,CH60 : tyz : tyArray,tA,K1,K2,a,m)= { K1=_K1, K2=_K2, a=_a, m=_m, //传递优化变量，函数f中要用到K1,K2,a,m tyz=ode[@f,tA,ra1(CB60 ,CH60)], //补充CB60,CH60为优化参数 sum[(tyArray-tyz).^2.0,0] }; main(::tyArray,tA)= { tyArray=matrix{ //存放实验数据ti,yi "60 10.9237 0 90 10.7462 0 120 10.4357 0.03778 135 10.1695 0.0432 150 9.7481 0.1203 165 9.2346 0.21242 180 8.6613 0.34579 195 8.0058 0.56225 210 7.2423 0.83487 225 6.4188 1.12793 240 5.5353 1.38079 255 4.5768 1.869 270 4.0146 2.5 285 3.5703 3.01 300 3.1158 3.54452 330 2.4438 4.312 360 1.9878 4.70402 390 1.6668 4.8548" }, tA=tyArray(all:0), //用tA取矩阵的列 ClearImslErr(), //清空IMSL错误输出 ERSET(0,0,0), //关闭IMSL所有警告 Opt[@目标函数,optwaysimdeep, optwayconfra,optrange, -1e5,1e5, -1e5,1e5, -1e5,1e5, -1e5,1e5, 10.0,15.0, 0.0,0.03778], //Opt函数全局优化 ERSET(0,2,2), ERSET(0,1,0) //恢复IMSL警告 }; 结果（K1,K2,a,m，CB60,CH60，目标函数值）： 1.323582077985482e-002 3.022295480133575e-002 0.9970827404206801 -0.8620485362713961 12.34254172021993 2.767575346307145e-008 13.27488182003417 |
5楼2016-09-17 10:07:08
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