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臣本布衣

新虫 (初入文坛)

[求助] 求助matlab进行反应动力学拟合,大神帮忙看看代码哪里有问题 已有1人参与

动力学方程如下:

(dC_A)/dt=-(k_1+k_2)*K_A*C_A/(1+K_A*C_A+K_B*C_B+K_C*C_C+K_D*C_D+K_E*C_E)
(dC_B)/dt=k_1*K_A*C_A/(1+K_A*C_A+K_B*C_B+K_C*C_C+K_D*C_D+K_E*C_E)
(dC_C)/dt=(k_2*K_A*C_A-(k_3+k_4)*K_C*C_C+k_5*K_E*C_E)/(1+K_A*C_A+K_B*C_B+K_C*C_C+K_D*C_D+K_E*C_E)
(dC_D)/dt=k_3*K_C*C_C/(1+K_A*C_A+K_B*C_B+K_C*C_C+K_D*C_D+K_E*C_E)
(dC_E)/dt=(k_4*K_C*C_C-k_5*K_E*C_E)/(1+K_A*C_A+K_B*C_B+K_C*C_C+K_D*C_D+K_E*C_E)

用matlab语言的ode45解算子求上述微分方程组,以各物质浓度计算值和实验值的残差平方和为目标函数,用lsqnonline解算子求解上述最优化问题。
代码如下:

function piadatfit
clc; clear all; close all;
%己烯异构化反应动力学数据拟合%输入实验数据
tspan=[0 30 36 45 60 90 180];
cexp=[0.84691 0 0 0 0;
    0.65164 0 0.10305 0.02491 0.00485;
     0.65409 0 0.11407 0.02995 0.00681;
     0.60309 0 0.14508 0.03510 0.00949;
      0.08397 0 0.65655 0.04303 0.01346;
      0.05952 0.00752 0.61224 0.05047 0.01814;
      0 0.05346 0.53471 0.06414 0.02753];
c0=[0.84691 0 0 0 0];
%输入参数初值及范围
k0=[0.1 2 0.05 0.05 0.05 0.3 0.3 0.3 0.1 0.1];
lb=[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0];
ub=[10 10 10 10 10 10 10 10 10 10];
%非线性最小二乘拟合
options.algorithm = 'levenberg-marquardt';
[k,resnorm,residual,exitflag,output,lambda,jacobian]=lsqnonlin(@objpia,k0,lb,ub,options,cexp,tspan,c0)
%拟合结果标绘
[tplot,cplot]=ode45(@piakin,tspan,c0,[],k);
plot(tspan,cexp(:,1),'bx',tplot,cplot(:,1),'b-',tspan,cexp(:,2),'ko',tplot,cplot(:,2),'k-',tspan,cexp(:,3),'g*',tplot,cplot(:,3),'g-',tspan,cexp(:,4),'rs',tplot,cplot(:,4),'r-',tspan,cexp(:,5),'cd',tplot,cplot(:,5),'c-')
xlabel('time(min)')
ylabel('concentration(mol/l)')
legend('caexp','cacal','cbexp','cbcal','ccexp','cccal','cdexp','cdcal','ceexp','cecal')

function f=objpia(k0,cexp,tspan,c0)
%最小二乘拟合目标函数
[t,c]=ode45(@piakin,tspan,c0,[],k0);
f1=c(:,1)-cexp(:,1);
f2=c(:,2)-cexp(:,2);
f=[f1;f2];

function dcdt=piakin(t,c,k)
%反应动力学方程
r1=k(1)*k(6)*c(1)/(1+k(6)*c(1)+k(7)*c(2)+k(8)*c(3)+k(9)*c(4)+k(10)*c(5));
r2=k(2)*k(6)*c(1)/(1+k(6)*c(1)+k(7)*c(2)+k(8)*c(3)+k(9)*c(4)+k(10)*c(5));
r3=k(3)*k(8)*c(3)/(1+k(6)*c(1)+k(7)*c(2)+k(8)*c(3)+k(9)*c(4)+k(10)*c(5));
r4=k(4)*k(8)*c(3)/(1+k(6)*c(1)+k(7)*c(2)+k(8)*c(3)+k(9)*c(4)+k(10)*c(5));
r5=k(5)*k(10)*c(5)/(1+k(6)*c(1)+k(7)*c(2)+k(8)*c(3)+k(9)*c(4)+k(10)*c(5));
dcdt(1)=-r1-r2;
dcdt(2)=r1;
dcdt(3)=r2-r3-r4+r5;
dcdt(4)=r3;
dcdt(5)=r4-r5;
dcdt=dcdt';

matlab小白,程序是模仿教材写的,应该存在不少问题,请大神帮忙修改一下!
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爱拼才会赢
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dingd

铁杆木虫 (职业作家)

【答案】应助回帖

感谢参与,应助指数 +1
微分方程拟合问题,1stOpt试试,更简单、方便:

Sum Squared Error (SSE): 0.257211769123463
Root of Mean Square Error (RMSE): 0.0925944147205909
Correlation Coef. (R): 0.867645804757432
R-Square: 0.752809242513172

Parameter        Best Estimate      
---------        -------------      
k1               0.00075219124176959
k2               0.0093680714188618  
k3               0.0883840107805217  
k4               9.99999999961713   
k5               9.99999999989503   
k6               9.99999999999999   
k7               4.61483024965692E-14
k8               0.0268675102514994  
k9               5.40027468998149E-19
k10              0.307240694154773
2楼2022-08-13 12:58:37
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