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zijikai

金虫 (初入文坛)

[求助] 关于matlab的参数估计

实验数据太小了:10负6次方,直接代入没法得出结果。

要怎么做啊?把数据放大一下?还是怎么弄啊。

各位虫友,有没办法啊。
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zijikai

金虫 (初入文坛)

引用回帖:
6楼: Originally posted by bitinging at 2013-03-01 19:27:41
首先浓度这么低肯定是有问题的,如果采用单位为SI制,很难想象在这么低的浓度下仪器还能保证很高的精度。
如果数据确实没问题,那你可以考虑采用适当的单位来放大你的数据。
另外你也可以通过修正优化函数,或者对 ...

我那个样品是蛋白,浓度还真就那么低。
9楼2013-03-01 20:56:16
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查看全部 16 个回答

bitinging

金虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

感谢参与,应助指数 +1
你先把你的部分数据和拟合的模型放上来啊,不然怎么帮你解答。。。。。。。
none
2楼2013-03-01 12:24:53
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zijikai

金虫 (初入文坛)

引用回帖:
2楼: Originally posted by bitinging at 2013-03-01 12:24:53
你先把你的部分数据和拟合的模型放上来啊,不然怎么帮你解答。。。。。。。

function KineticsEst5copy2
% 动力学ODE方程模型的参数估计

clear all
clc

k0 = [0.5  0.5  0.5];               % 参数初值
lb = [0  0  0];                        % 参数下限
ub = [+inf  +inf  +inf];            % 参数上限
x0 = [1  0  0];                       %原料的起始浓度
KineticsData1ss;                     %源数据来源文件KineticsData1ss
yexp = ExpData(:,2);              % yexp: 实验数据
tspan = [0  3  6  9  12  15  18  21  27  33  39  45  51  60];
%--------------------------------------------------------------------
% 使用函数fmincon()进行参数估计
[k,fval,flag] = fmincon(@ObjFunc4Fmincon,k0,[],[],[],[],lb,ub,[],[],x0,yexp);
fprintf('\n使用函数fmincon()估计得到的参数值为:\n')
fprintf('\tk1 = %.4f\n',k(1))
fprintf('\tk2 = %.4f\n',k(2))
fprintf('\tk3 = %.4f\n',k(3))
fprintf('  The sum of the squares is: %.1e\n\n',fval)
k_fmincon = k;   
                             
%--------------------------------------------------------------------                    
% 使用函数lsqnonlin()进行参数估计
[k,resnorm,residual,exitflag,output,lambda,jacobian] = ...
    lsqnonlin(@ObjFunc4LNL,k0,lb,ub,[],x0,yexp);      
ci = nlparci(k,residual,jacobian);
fprintf('\n\n使用函数lsqnonlin()估计得到的参数值为:\n')
fprintf('\tk1 = %.4f ± %.4f\n',k(1),ci(1,2)-k(1))
fprintf('\tk2 = %.4f ± %.4f\n',k(2),ci(2,2)-k(2))
fprintf('\tk3 = %.4f ± %.4f\n',k(3),ci(3,2)-k(3))
fprintf('  The sum of the squares is: %.1e\n\n',resnorm)
%--------------------------------------------------------------------
% 以函数fmincon()估计得到的结果为初值,使用函数lsqnonlin()进行参数估计
k0 = k_fmincon;
[k,resnorm,residual,exitflag,output,lambda,jacobian] = ...
    lsqnonlin(@ObjFunc4LNL,k0,lb,ub,[],x0,yexp);      
ci = nlparci(k,residual,jacobian);
fprintf('\n\n以fmincon()的结果为初值,使用函数lsqnonlin()估计得到的参数值为:\n')
fprintf('\tk1 = %.4f ± %.4f\n',k(1),ci(1,2)-k(1))
fprintf('\tk2 = %.4f ± %.4f\n',k(2),ci(2,2)-k(2))
fprintf('\tk3 = %.4f ± %.4f\n',k(3),ci(3,2)-k(3))
fprintf('  The sum of the squares is: %.1e\n\n',resnorm)
%--------------------------------------------------------------------
% 模型适定性判别        
Ne = length(tspan);
Np = length(k);
[rho2,F] = rho2_F(k,yexp,resnorm,Ne,Np);   
fprintf('  实验点数和自由度分别为Ne = %d和Np = %d\n',Ne,Np)
fprintf('  决定性指标ρ^2: %.3f\n',rho2)
fprintf('  F比: %.3f\n\n',F)
%--------------------------------------------------------------------
% 拟合效果图(实验与拟合的比较)         
a = linspace(tspan(1),tspan(end),200);
[a b] = ode45(@KineticEqs,a,x0,[],k);
b1(:,1)=b(:,1);                     
plot(tspan,yexp,'o',a,b1,'b-');         
hold on
%--------------------------------------------------------------------
% 残差关于拟合值的残差图
a = linspace(tspan(1),tspan(end),14);   
[a c] = ode45(@KineticEqs,a,x0,[],k);
c1(:,1)=c(:,1);                        
figure;
plot(residual,'*')
xlabel('拟合(单位未知)')
ylabel('残差R (单位未知)')
refline(0,0)                           
%--------------------------------------------------------------------
function f = ObjFunc4Fmincon(k,x0,yexp)
tspan = [0  3  6  9  12  15  18  21  27  33  39  45  51  60];
[t xa] = ode45(@KineticEqs,tspan,x0,[],k);   
y(:,1) = xa(:,1);
f = sum((y(:,1)-yexp(:,1)).^2);
%--------------------------------------------------------------------
function f = ObjFunc4LNL(k,x0,yexp)
tspan = [0  3  6  9  12  15  18  21  27  33  39  45  51  60];
[t xa] = ode45(@KineticEqs,tspan,x0,[],k);   
y(:,1) = xa(:,1);
f1 = y(:,1) - yexp(:,1);
f = [f1];

% ------------------------------s------------------------------------
function dxdt = KineticEqs(t,x,k)
dxdt =  ...
[( k(1)*x(2)-k(2)*x(1))
(k(2)*x(1)-k(2)*x(2)-2*k(3)*x(2)^2)
(k(3)*x(2)^2)
];


实验数据如下:

%  t          x(1)      
ExpData = ...
[   0          1               
    3     0.767     
    6     0.593   
    9     0.498     
    12    0.444     
    15    0.430     
    18    0.420   
    21    0.411     
    27    0.394     
    33    0.383     
    39    0.369     
    45    0.341   
    51    0.336     
    60    0.323      
]





这是matlab里的代码
实验数据应该是yexp再乘以0.000013,但是那样的话就没法拟合了。所以一直不知道要怎么处理。
也不知道这个模型适不适合,参数的置信区间居然比参数还大,都不知道是哪里出了问题,还请帅哥帮忙看一下啊。
3楼2013-03-01 16:34:37
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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
csgt0: 金币+2, 谢谢 2013-03-04 13:32:41
用1stOpt试试,不论数据放大与否,结果都一样:
CODE:
ParameterDomain = [0,];
InitialODEValue t=0,x1=1*0.000013,x2=0,x3=0;
Variable t,x1;
ODEFunction x1'=( k1*x2-k2*x1);
            x2'=(k2*x1-k2*x2-2*k3*x2^2);
            x3'=(k3*x2^2);
Data;
t=[3,6,9,12,15,18,21,27,33,39,45,51,60];
x1=[0.767,0.593,0.498,0.444,0.430,0.420,0.411,0.394,0.383,0.369,0.341,0.336,0.323]*0.000013;

均方差(RMSE): 2.49366545274836E-7
残差平方和(SSE): 8.08387760729986E-13
相关系数(R): 0.987113882381131
相关系数之平方(R^2): 0.974393816789549
决定系数(DC): 0.973390551292991
F统计(F-Statistic): 187.903178869053

参数                  最佳估算
--------------------        -------------
k1        0.109914184499788
k2        0.126100659589887
k3        0

jv1.jpg

4楼2013-03-01 17:02:07
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