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mydevil02

新虫 (小有名气)

[求助] 吸附等温线线模型拟合已有1人参与

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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独孤神宇

版主 (知名作家)

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ...
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
内容已删除
数值计算
2楼2018-12-16 19:42:21
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独孤神宇

版主 (知名作家)

【答案】应助回帖

4参数限制 试用版

http://muchong.com/t-8050245-1
数值计算
3楼2018-12-16 19:43:24
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Tgdjxksy

新虫 (初入文坛)

怎样用origin拟合rp模型呀?为什么我设置完公式后拟合结果说不收敛

发自小木虫IOS客户端
4楼2019-06-25 10:53:22
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948319507

新虫 (初入文坛)

引用回帖:
2楼: Originally posted by 独孤神宇 at 2018-12-16 19:42:21
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 ...

您好,看到您在小木虫上关于使用origin拟合Langmuir模型,我在拟合模型 y=abx/(1+bx) 和y=a*x^(1/b)时,总是显示拟合不收敛或者改变或者R2值为负数,拟合出来的曲线也总是一条直线,想请教您一下,望有空可指导一二。
我的数据如下:
0.83 9.17
0.87 24.13
0.91 49.09
1.01 73.99
1.22 98.78
5楼2019-12-25 17:41:20
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独孤神宇

版主 (知名作家)

【答案】应助回帖

引用回帖:
5楼: Originally posted by 948319507 at 2019-12-25 17:41:20
您好,看到您在小木虫上关于使用origin拟合Langmuir模型,我在拟合模型 y=abx/(1+bx) 和y=a*x^(1/b)时,总是显示拟合不收敛或者改变或者R2值为负数,拟合出来的曲线也总是一条直线,想请教您一下,望有空可指导一二 ...

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
数值计算
6楼2019-12-26 08:21:58
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en?en?en

新虫 (小有名气)

引用回帖:
6楼: Originally posted by 独孤神宇 at 2019-12-26 08:21:58
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 ...

你好,能请问一下如何去模拟Langmuir和freundlich吗?具体在origin上的流程是怎么样的?如果遇到拟合不满意的结果应该怎么处理?谢谢

发自小木虫IOS客户端
7楼2020-08-22 20:56:38
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独孤神宇

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【答案】应助回帖

引用回帖:
7楼: Originally posted by en?en?en at 2020-08-22 20:56:38
你好,能请问一下如何去模拟Langmuir和freundlich吗?具体在origin上的流程是怎么样的?如果遇到拟合不满意的结果应该怎么处理?谢谢
...

origin可以自定义公式拟合,拟合步骤网上有很多教程。结果不满意可以尝试修改初始值。

发自小木虫Android客户端
数值计算
8楼2020-08-22 23:36:36
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en?en?en

新虫 (小有名气)

内容已删除
9楼2020-08-29 22:02:23
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en?en?en

新虫 (小有名气)

引用回帖:
8楼: Originally posted by 独孤神宇 at 2020-08-22 23:36:36
origin可以自定义公式拟合,拟合步骤网上有很多教程。结果不满意可以尝试修改初始值。
...

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

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10楼2020-08-29 22:03:22
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