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tahaomei

铜虫 (小有名气)

[求助] 能否用1stopt帮我算下?

代码如下:

//Nonlinear Regression
SharedModel;
Variable y1, x1, y2, x2;
Parameter m[0,,0], n[0,,0];
//IntParameter m, n;
Parameter a(0:m), b(0:n);
Function ln(y1) = ln(x1) + 1/77*sum(i=0:m)(a*x1^i) + sum(i=0:n)(b*x1^i);
         ln(y2) = ln(x2) + 1/87*sum(i=0:m)(a*x2^i) + sum(i=0:n)(b*x2^i);
Data;
//y1, x1, y2, x2
0.00414387 0.107 1.03029     1.20822
0.0092601  0.198 0.89002     1.15151
0.0209396  0.33  0.726167    1.06027
0.0332724  0.431 0.618173    0.993699
0.0454639  0.51  0.525074    0.932055
0.0618788  0.595 0.449355    0.880274
0.0845532  0.687 0.376117    0.813699
0.115287   0.787 0.306604    0.739726
0.134715   0.839 0.266882    0.690411
0.1576     0.892 0.22716     0.633699
0.184008   0.947 0.196127    0.596712
0.215391   1.004 0.16137     0.530137
0.251188   1.06  0.130338    0.473425
0.293487   1.118 0.0968222   0.401918
0.342627   1.177 0.071996    0.327945
0.400102   1.236 0.0471698   0.263836
0.467011   1.297 0.0347567   0.204658
0.545117   1.358 0.016137    0.147945
0.636856   1.419 0.00620655  0.0665753
0.743656   1.481 0.00248262  0.00493151
0.868528   1.542
1.01401    1.605
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lt292

金虫 (正式写手)

Holy Shit


jjdg(金币+1): 感谢你的支持 2011-12-25 01:48:07
lz换成matlab算吧
感觉这个不难实现
记忆中的颜色,慢慢褪去,变成一缕缕的黑丝,最终消失在茫茫的空白里,一去不返```
2楼2011-12-23 11:13:09
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dingd

铁杆木虫 (职业作家)

★ ★
jjdg(金币+2): 辛苦了 2011-12-25 01:49:00
1:最后三行数据不全,去掉了;
2:m和n应以常数表示,不要以待求参数形式出现;
3:把公式都变为显示格式。

正确代码如下,m和n都取2,精度已足够高了
CODE:
SharedModel;
Variable y1, x1, y2, x2;
Constant m=2,n=2;
Parameter a(0:m), b(0:n);
Function y1 = exp(ln(x1) + 1/77*sum(i=0:m)(a[i]*x1^i) + sum(i=0:n)(b[i]*x1^i));
         y2 = exp(ln(x2) + 1/87*sum(i=0:m)(a[i]*x2^i) + sum(i=0:n)(b[i]*x2^i));
Data;
//y1, x1, y2, x2
0.00414387 0.107 1.03029     1.20822
0.0092601  0.198 0.89002     1.15151
0.0209396  0.33  0.726167    1.06027
0.0332724  0.431 0.618173    0.993699
0.0454639  0.51  0.525074    0.932055
0.0618788  0.595 0.449355    0.880274
0.0845532  0.687 0.376117    0.813699
0.115287   0.787 0.306604    0.739726
0.134715   0.839 0.266882    0.690411
0.1576     0.892 0.22716     0.633699
0.184008   0.947 0.196127    0.596712
0.215391   1.004 0.16137     0.530137
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0.342627   1.177 0.071996    0.327945
0.400102   1.236 0.0471698   0.263836
0.467011   1.297 0.0347567   0.204658
0.545117   1.358 0.016137    0.147945
0.636856   1.419 0.00620655  0.0665753
0.743656   1.481 0.00248262  0.00493151

结果:
均方差(RMSE): 0.00293074867019059
残差平方和(SSE): 0.000343571510712956
相关系数(R): 0.99997012683167
相关系数之平方(R^2): 0.999940254555747
决定系数(DC): 0.999940254555747

参数                  最佳估算
--------------------        -------------
a0        -790.287706025614
a1        -24.907655284
a2        96.4679983872714
b0        6.98008148639974
b1        2.02809701086473
b2        -1.221416706838





3楼2011-12-23 16:46:18
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