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fairless新虫 (初入文坛)
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1stopt模拟arrhenius equation偏差较大，如何修正比较准确？
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昨天第一次采用1stopt 1.5版拟合变温PL谱强度的激活能拟合, 拟合曲线arrhenius equation如下： 采用1stopt拟合后数据如下： 优化算法: 麦夸特法(Levenberg-Marquardt) + 通用全局优化法 计算结束原因: 达到收敛判断标准 均方差(RMSE): 1.86186534632594 残差平方和(SSE): 38.1319682463437 相关系数(R): 0.990530299406935 相关系数之平方(R^2): 0.981150274043193 决定系数(DC): 0.980243427395926 卡方系数(Chi-Square): 2.59569288535077 F统计(F-Statistic): 468.460522270874 参数 最佳估算 ---------- ------------- a 36.4492831714766 b 13.6635397639502 c 13.6228437473683 ====== 结果输出 ===== No 实测值y 计算值y 1 38.88 36.4492832 2 36.68 36.4361053 3 30.73 34.0552933 4 22.65 23.0894411 5 16.85 15.0121520 6 12.03 10.1607705 7 8.77 7.8227848 8 5.91 5.9882358 9 3.55 5.0636281 10 2.31 4.5160420 11 1.64 4.0855435 接近于0K与300K的数据偏差太大。拟合图片如图： 对于曲线拟合不是特别熟悉，所以想求教下列问题： 1.1stopt本身是否可以拟合更准确一些？ 2.是否数据本身的问题，不可以实现整个温度段拟合，分开成两个温度范围的拟合？ 十分感谢  捕获.PNG |
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就你的数据和公式，1stOpt得出的已经是最优结果了。要想结果更好，只能从公式和数据方面入手。 比如，如果公式加一个参数变为“y=a/(1+b*exp(-c/(0.08617*x^d)))”，效果就要好得多： 均方差(RMSE):0.216105383119834 残差平方和(SSE):0.513716902747072 相关系数(R): 0.999866962140188 相关系数之平方(R^2): 0.999733941979448 确定系数(DC): 0.9997338378858 卡方系数(Chi-Square): 0.0365348597765041 F统计(F-Statistic): 8766.58701162115 参数 最佳估算 ---------- ------------- a -1.87059593829512 b -1.04724042759144 c -2.96611774185407E-6 d -1.74956375131302 ====== 结果输出 ====== No 实测值y 计算值y 1 38.88 39.0987620367877 2 36.68 36.4177135677494 3 30.73 30.5781663655639 4 22.65 22.9168257377651 5 16.85 17.0050738036823 6 12.03 11.9466243952217 7 8.77 8.65818947536124 8 5.91 5.48645366678335 9 3.55 3.67508879898935 10 2.31 2.5590085441019 11 1.64 1.68766073913156 |
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