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Will-Lee金虫 (小有名气)
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求前辈帮忙用1stOpt你个一下数据,写论文急用,先谢过
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x=0.125, 0.375, 1, 3, 7, 14, 21 y1=0.121, 0.07, 0.036, 0.197, 0.157, 0.190, 0.247 y2=0.136, 0.067, 0.03, 0.175, 0.134, 0.164, 0.219; y1=a1*exp(-p*x)+(-k1-a1)*exp(-q*x)+k1; y2=a2*exp(-p*x)+b*exp(-q*x)+(-k2-a2-b)*exp(-c*x)+k2。 要求这两个方程共享参数p和q(即,这两个解有公共的参数p,q),同时对这两个方程进行拟合。论文急用,后辈不胜感激。 [ Last edited by Will-Lee on 2013-4-17 at 09:47 ] |
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dingd
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【答案】应助回帖
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感谢参与,应助指数 +1
csgt0: 金币+2, 谢谢 2013-04-17 14:08:29
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公式应该可以化简下吧,7组数据,8个参数,结果不唯一: 1: 均方差(RMSE): 0.0366816872715916 残差平方和(SSE): 0.0188376465352719 相关系数(R): 0.97092490177028 相关系数之平方(R^2): 0.942695164877628 决定系数(DC): 0.942695164877628 F统计(F-Statistic): -0.407553856793672 参数 最佳估算 -------------------- ------------- a1 -0.0715119190800517 p 19188.0541782803 k1 0.2168405771542 q 0.228631851923395 a2 -0.251784621263395 b -0.167788449604747 k2 0.196740312405319 c 6.19744351252297 2: 均方差(RMSE): 0.0366816872715916 残差平方和(SSE): 0.0188376465352719 相关系数(R): 0.97092490177028 相关系数之平方(R^2): 0.942695164877628 决定系数(DC): 0.942695164877628 F统计(F-Statistic): -0.407553856660192 参数 最佳估算 -------------------- ------------- a1 -0.0715119197388559 p 8709.26578127736 k1 0.216840576740686 q 0.228631852581812 a2 -0.251784628311086 b -0.16778845043493 k2 0.196740312651761 c 6.19744356226596 3: 均方差(RMSE): 0.0366816872715916 残差平方和(SSE): 0.0188376465352719 相关系数(R): 0.97092490177028 相关系数之平方(R^2): 0.942695164877628 决定系数(DC): 0.942695164877628 F统计(F-Statistic): -0.407553855552041 参数 最佳估算 -------------------- ------------- a1 -0.0715119191198544 p 1209.82711843774 k1 0.216840576170168 q 0.22863185804796 a2 -0.251784622436768 b -0.167788450839218 k2 0.196740311949434 c 6.1974433956109 |
2楼2013-04-17 10:19:38
Will-Lee
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麻烦前辈了啊,上午比较匆忙,发的那个公式有一个参数没有简化,现在重新计算了一下,把参数c消去了, c=k1^2*p*q/(k1+k2)*[a1*(q-p)+q*k1] 前辈帮我重新拟合一下哈,太感谢了。我还有另一套数据,公式都是用这个进行共享拟合: y1=a1*exp(-p*x)+(-k1-a1)*exp(-q*x)+k1; y2=a2*exp(-p*x)+b*exp(-q*x)+(-k2-a2-b)*exp(-c*x)+k2。 数据1: x=0.125, 0.375, 1, 3, 7, 14, 21 y1=0.121, 0.07, 0.036, 0.197, 0.157, 0.190, 0.247 y2=0.136, 0.067, 0.03, 0.175, 0.134, 0.164, 0.219 数据2: x=0.125, 0.375, 1, 3, 7, 14, 21 y1=0.042,0.081,0.003,0.014,0.007,0.01,0.007 y2=0.034,0.069,0.004,0.017,0.011,0.013,0.01 非常感谢前辈啊,另外想问一下,前辈方便告诉我,您用的1stopt是什么版本的吗?感激涕零啊! |
3楼2013-04-17 17:11:30
dingd
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Will-Lee: 金币+40, ★★★★★最佳答案 2013-04-17 22:00:49
csgt0: 金币+2, 谢谢 2013-04-18 14:28:08
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数据1: 均方差(RMSE): 0.0366860912198703 残差平方和(SSE): 0.018842170045897 相关系数(R): 0.970917816614817 相关系数之平方(R^2): 0.942681406620082 决定系数(DC): 0.942681404186766 F统计(F-Statistic): 0 参数 最佳估算 -------------------- ------------- a1 -0.0716981074946548 p 58.3099186235832 k1 0.217229689427639 q 0.225630583468914 a2 -0.254590627940963 b -0.167186991575341 k2 0.197032981018483 ====== 输出结果 ===== 文件:数据文件-1 No 目标y1 计算y1 目标y2 计算y2 1 0.121 0.0756963295350097 0.136 0.136388627375288 2 0.07 0.083505197585773 0.067 0.064461306895123 3 0.036 0.101093617494315 0.03 0.0640223025541952 4 0.197 0.143271393143855 0.175 0.112069533911774 5 0.157 0.187236239060414 0.134 0.162576441295238 6 0.19 0.211048164751123 0.164 0.189931632292051 7 0.247 0.215955703045328 0.219 0.195569422746543 数据2: 均方差(RMSE): 0.0102388830426604 残差平方和(SSE): 0.0014676861634579 相关系数(R): 0.95095898439747 相关系数之平方(R^2): 0.904322990006267 决定系数(DC): 0.904322935889315 F统计(F-Statistic): 0 参数 最佳估算 -------------------- ------------- a1 -140.208201956267 p 3.82503293783713 k1 0.00685029735039128 q 3.820230451081 a2 -114.246613332228 b 114.238791246974 k2 0.0246065387831164 ====== 输出结果 ===== 文件:数据文件-1 No 目标y1 计算y1 目标y2 计算y2 1 0.042 0.0547962273963608 0.034 0.0455324496547414 2 0.081 0.0654316902880739 0.069 0.0551172638680705 3 0.003 0.0214263697654643 0.004 0.0199040703785599 4 0.014 0.00687135622292324 0.017 0.00858973741779155 5 0.007 0.00685029736165498 0.011 0.00952134780710019 6 0.01 0.00685029735039128 0.013 0.0110485765490737 7 0.007 0.00685029735039128 0.01 0.0124211882548926 |
4楼2013-04-17 17:21:34
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6楼2013-04-18 09:29:02
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前辈,真是不好意思,还想再麻烦您一下,我的数据还有两组,麻烦能不能再帮忙拟合一下呀!拟合公式同上,还是共享拟合。 y1=a1*exp(-p*x)+(-k1-a1)*exp(-q*x)+k1; y2=a2*exp(-p*x)+b*exp(-q*x)+(-k2-a2-b)*exp(-c*x)+k2。 其中,c=k1^2*p*q/(k1+k2)*[a1*(q-p)+q*k1] 数据1: x=0.125, 0.375, 1, 3, 7, 14, 21 y1=0.2756, 0.3134, 0.3157, 0.3505, 0.3662, 0.3583, 0.3875 y2=0.4040, 0.3459, 0.3341, 0.3607, 0.3905, 0.3817, 0.3994 数据2: x=0.125, 0.375, 1, 3, 7, 14, 21 y1=0.0239,0.0180,0.0144,0.0222,0.0179,0.0272,0.0306 y2=0.0274,0.0161,0.0124,0.0208,0.0153,0.0284,0.0326 |
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你的公式应该可以简化,否则有过拟合现象,参数组值不唯一: 1组: 均方差(RMSE): 0.00687011513831697 残差平方和(SSE): 0.000660778748192249 相关系数(R): 0.999815575392267 相关系数之平方(R^2): 0.999631184796969 决定系数(DC): 0.999631184648844 F统计(F-Statistic): 0 参数 最佳估算 -------------------- ------------- a1 -0.300734016047116 p 19.1102628357005 k1 0.373503194632404 q 0.339451848643002 a2 -0.666954724006504 b -0.0840434437242323 k2 0.392912542081804 ====== 输出结果 ===== 文件:数据文件-1 No 目标y1 计算y1 目标y2 计算y2 1 0.2756 0.276167405829176 0.404 0.403933236944877 2 0.3134 0.309199589032032 0.3459 0.346200087356836 3 0.3157 0.321679852144116 0.3341 0.333452906735301 4 0.3505 0.347219810735023 0.3607 0.362557024759597 5 0.3662 0.366742473545857 0.3905 0.385104369814111 6 0.3583 0.372875080498114 0.3817 0.392187113048196 7 0.3875 0.37344483882085 0.3994 0.392845145095062 2组: 均方差(RMSE): 0.00296703772967042 残差平方和(SSE): 0.000123246380450029 相关系数(R): 0.991512959228802 相关系数之平方(R^2): 0.983097948318655 决定系数(DC): 0.983097948318655 F统计(F-Statistic): 0 参数 最佳估算 -------------------- ------------- a1 -0.0185651799515888 p 1328.31210450058 k1 0.00496305233986228 q -0.0301265651432066 a2 -0.0511142884204575 b 0.0220317490891455 k2 -0.0079118107122998 ====== 输出结果 ===== 文件:数据文件-1 No 目标y1 计算y1 目标y2 计算y2 1 0.0239 0.0186164996943609 0.0274 0.0274044276079725 2 0.018 0.0187197207863289 0.0161 0.0160513222675059 3 0.0144 0.0189812005054385 0.0124 0.0148035061202128 4 0.0222 0.0198518026936426 0.0208 0.0162039174603847 5 0.0179 0.0217585722452484 0.0153 0.019292365791544 6 0.0272 0.0257016821295894 0.0284 0.0256791318977402 7 0.0306 0.0305705219495069 0.0326 0.0335653288464577 |
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非常感谢前辈指教,我把模型参数又重新计算简化了一下,希望您能再帮忙拟合一次,太感谢了! y1=a1*exp(-p*x)+(-k1-a1)*exp(-q*x)+k1; y2=a2*exp(-p*x)+b*exp(-q*x)+(-k2-a2-b)*exp(-c*x)+k2。 其中,c=k1^2*p*q/(k1+k2)*[a1*(q-p)+q*k1] a2=[q*(k1+k2)*(a1*q-a1*p+q*k1)^2-k1^2*k2*p*q^2+k1*k2*p*q*(a1*q-a1*p+q*k1)]/p*[k1^2*q-(k1+k2)*(a1*q-a1*p+q*k1)]*(q-p) b=[p*(k1+k2)*(a1*q-a1*p+q*k1)^2-k1^2*k2*q*p^2+k1*k2*p*q*(a1*q-a1*p+q*k1)]/q*[(k1+k2)*(a1*q-a1*p+q*k1)-k1^2*p]*(q-p) 数据1: x=0.125, 0.375, 1, 3, 7, 14, 21 y1=0.2756, 0.3134, 0.3157, 0.3505, 0.3662, 0.3583, 0.3875 y2=0.4040, 0.3459, 0.3341, 0.3607, 0.3905, 0.3817, 0.3994 数据2: x=0.125, 0.375, 1, 3, 7, 14, 21 y1=0.0239,0.0180,0.0144,0.0222,0.0179,0.0272,0.0306 y2=0.0274,0.0161,0.0124,0.0208,0.0153,0.0284,0.0326 |
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