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loopool5358银虫 (正式写手)
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[求助]
想利用最小二乘法对参数进行非线性拟合。哪种方式快捷哪？
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如题。是利用Fortran自己编程，还是Matlab，还是别的手段哪？ 做这个，也只是验证文献中的方法。 计算公式如下图所示。 其中，I是因变量，eta是自变量。参数，Imax，K1，a，K2，Km是待拟合参数。 公式中，f是常数为，38.92。S也是常量。2. 测试数据见IV.txt。其中第一列为I值，第二列为V值。  未命名2.JPG |
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本内容由用户自主发布，如果其内容涉及到知识产权问题，其责任在于用户本人，如对版权有异议，请联系邮箱：xiaomuchong@tal.com - 附件 1 : IV.txt
- 附件 2 : 未命名2.JPG
2013-06-21 19:02:21, 684 bytes
2013-06-21 19:03:23, 11.35 K
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用的mathematica 比较偷懒 建议看下拟合参数是不是还有其他限制(比如是不是只要某个局部最小的拟合) Clear["Global`*"]; SetDirectory[NotebookDirectory[]]; test = Import["IV.txt", "Data"]; f = 38.92; S = 1; re = NonlinearModelFit[SetAccuracy[test, 17], Imax*( 1 - Exp[-f*\[Eta]]) /(K1*Exp[-(1 - \[Alpha]) f*\[Eta]] + K2*Exp[-f*\[Eta]] + KM/S + 1), {Imax, K1, K2, KM, \[Alpha]}, {\[Eta]}, Method -> NMinimize]; re[{"ParameterTable"}] re = NonlinearModelFit[ SetAccuracy[test, 17], {Imax*( 1 - Exp[-f*\[Eta]]) /(K1*Exp[-(1 - \[Alpha]) f*\[Eta]] + K2*Exp[-f*\[Eta]] + KM/S + 1), Imax > 0, K1 > 0, K2 > 0, KM > 0, \[Alpha] > 0}, {Imax, K1, K2, KM, \[Alpha]}, {\[Eta]}, Method -> NMinimize]; re[{"ParameterTable"}] Print[Show[ListPlot[SetAccuracy[test, 17]], Plot[Normal[re], {\[Eta], 0, 0.35}]]]; test = Delete[test, {{5}, {6}, {7}}]; re = NonlinearModelFit[ SetAccuracy[test, 17], {Imax*( 1 - Exp[-f*\[Eta]]) /(K1*Exp[-(1 - \[Alpha]) f*\[Eta]] + K2*Exp[-f*\[Eta]] + KM/S + 1), Imax > 0, K1 > 0, K2 > 0, KM > 0, \[Alpha] > 0}, {Imax, K1, K2, KM, \[Alpha]}, {\[Eta]}, Method -> NMinimize]; re[{"ParameterTable"}] Print[Show[ListPlot[SetAccuracy[test, 17]], Plot[Normal[re], {\[Eta], 0, 0.35}]]]; －------------------------------------ 结果，约束在所有参数都大于0的情况 Estimate Standard Error t-Statistic P-Value Imax 2.99146 17.0319 0.175639 0.864466 K1 18.7077 3.02763 6.179 0.000162926 K2 0. 122.524 0. 1. KM 1.1016*10^-6 5.6898 1.93611*10^-7 1. \[Alpha] 0.153136 0.566881 0.270138 0.793146 －------------------------- 去掉6，7点的拟合 Estimate Standard Error t-Statistic P-Value Imax 3.34359 0.590046 5.66666 0.00129905 K1 1.71615 1.76284 0.973518 0.367893 K2 22.5157 0.229166 98.2506 7.49176*10^-11 KM 0.107593 0.204174 0.526967 0.617122 \[Alpha] 0.579124 0.159921 3.62132 0.0110797 |
13楼2013-06-22 12:06:45
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