Constant R=8.314;
VarConstant E=[0.01,0.1,1];
Variable T,y;
Function y=ArcSinh(power(E/exp(-Q/(R*T))/A,1/n))/a1;
Data;
1123.15        277.88
1223.15        185.93
1323.15        103.56
1423.15        72.107
1523.15        38.036
Data;
1223.15        227.18
1323.15        143.35
1423.15        93.341
1523.15        59.045
Data;
1123.15        374.69
1223.15        280.02
1323.15        196.46
1423.15        128.58
1523.15        86.149

3楼: Originally posted by dingd at 2013-11-20 23:08:33
将σ视作因变量，T为自变量，ε用E表示，α用a1表示，原公式“ε=A^n*exp(-Q/RT)”可以变为：

y=ArcSinh(power(E/exp(-Q/(R*T))/A,1/n))/a1

这样就变成一个多数据的拟合问题。用1stOpt求解，代码如下：

Co ...

6楼: Originally posted by dingd at 2013-11-20 23:30:07
你·公式中“exp(-Q/RT)”是否应该是“exp(-Q/(R*T))”?，若是，就是上面的结果，若不是，参考下面结果：

均方差(RMSE):6.05927259398182
残差平方和(SSE):514.006981154508
相关系数(R): 0.998695771969003
...

8楼: Originally posted by dingd at 2013-11-21 09:38:51
基于你的模型和数据，从数学计算来说，q=532019.492416723就是最优值；如果非要强调q=450000，那可以令q为常数450000，此时就只有另外三个参数了：

均方差(RMSE):6.78769969975805
残差平方和(SSE):645.0201409 ...

8楼: Originally posted by dingd at 2013-11-21 09:38:51
基于你的模型和数据，从数学计算来说，q=532019.492416723就是最优值；如果非要强调q=450000，那可以令q为常数450000，此时就只有另外三个参数了：

均方差(RMSE):6.78769969975805
残差平方和(SSE):645.0201409 ...