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[交流]
【求助】用matlab中的高斯牛顿法或单纯形法进行模型嵌合
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各位高手, 我最近碰到一问题,需要分析人体内的药物含量随时间变化,需要用上述方法进行模型嵌合, 只知道matlab 软件可以计算，想自己来时间不够，只能求助各位高手。 t X 0.5 29701602 1 28952373 2 27578765 3 26202931 4 24616875 5 23031635 6 21218045 7 19869353 8 18343096 9 16833890 10 15504818 11 14335500 12 13110579 13 12048990 14 10987643 模型公式如下：X=A×e∧(-a×t)+B× e∧(-b×t)+C×e∧(-c×t)+D× e∧(-d×t) A，a, B,b,C,c, D,d 需满足如下条件。 A+B+C+D=29792400， A×a+B×b+C×c+D×d=0, a,b,,c,d 均大于零，且 b>a,b>c,b>d; 请高手解决，30金币敬请笑纳。 [ Last edited by 点点风 on 2009-3-21 at 12:44 ] |
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谢谢fspdlh, 提供的数据第一组与实际相差太远.第二组不满足A×a+B×b+C×c+D×d=0, 我自己用EXCEL拼凑了几个数据,初算了一下, A=125025, a=1.18, B=-110170, b=21.1, C=-1113011,c=0.196, D=31961557,d=0.07498, caculated 29848802 28782013 26780451 24921904 23187854 21568459 20056542 18645797 17330281 16104289 14962330 13899139 12909690 11989199 11133132 A+B+C+D=29792400可以有一定误差, 但A×a+B×b+C×c+D×d=0需要满足,我的数据就是等于1269,有点偏差, 其中数据范围还是符合要求的.我手上没MATLAB软件,请好心人重新再算算. |
5楼2009-03-21 11:56:42
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hht666(金币+5,VIP+0):多谢啊.有一个条件不满足,请帮忙再算算 3-21 12:02
hht666(金币+5,VIP+0):多谢啊.有一个条件不满足,请帮忙再算算 3-21 12:02
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以下是我用非线性拟合做的，结果与几个量的初值关系比较大，你能不能说一下各值大约在什么范围内啊，或者数据再多些，因为待定参数太多，相对来说数据有点少 abcd = 0.0631 0.9828 0.0593 0.0650 ABCD = 1.0e+009 * 9.3546 -0.0019 -3.1108 -6.2121 r = 0.9999 abcd = 0.0949 184.3219 37.3425 0.2386 ABCD = 1.0e+007 * 4.3306 0.0086 -0.0452 -1.3148 r = 0.9999 [ Last edited by fspdlh on 2009-3-20 at 19:53 ] |
2楼2009-03-20 19:50:23
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Doctorcbw(金币+2,VIP+0):谢谢参与 12-8 15:07
Doctorcbw(金币+2,VIP+0):谢谢参与 12-8 15:07
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这是程序 datafit.m中： function [abcd ABCD r ]=datafit(beta) load data.txt t=data(:,1); X=data(:,2); beta=nlinfit(t,X,'fun',beta); a1=beta(1); delta_b=beta(2); c1=beta(3); d1=beta(4); A=beta(5); B=beta(6); a=a1^2; c=c1^2; d=d1^2; b=max(max(a,c),d)+delta_b^2; C=-(-B*d+A*a+B*b+29792400*d-A*d)/(c-d); D=(-c*B+A*a+29792400*c-c*A+B*b)/(c-d); X1=fun(beta,t); r=corrcoef(X,X1); r=r(1,2); abcd=[a b c d]; ABCD=[A B C D]; fun.m中： function X=fun(beta,t) a1=beta(1); delta_b=beta(2); c1=beta(3); d1=beta(4); A=beta(5); B=beta(6); a=a1^2; c=c1^2; d=d1^2; b=max(max(a,c),d)+delta_b^2; C=-(-B*d+A*a+B*b+29792400*d-A*d)/(c-d); D=(-c*B+A*a+29792400*c-c*A+B*b)/(c-d); X=A.*exp(-a.*t)+B.*exp(-b.*t)+C.*exp(-c.*t)+D.*exp(-d.*t); data.txt中： 0.5 29701602 1 28952373 2 27578765 3 26202931 4 24616875 5 23031635 6 21218045 7 19869353 8 18343096 9 16833890 10 15504818 11 14335500 12 13110579 13 12048990 14 10987643 |
3楼2009-03-20 19:58:10
4楼2009-03-20 19:59:03
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