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已知数据 T(a） t（min） 5 10 15 20 30 45 60 90 120 150 180 i（mm/min） 2 1.89 1.55 1.28 1.09 0.89 0.7 0.58 0.45 0.36 0.31 0.27 3 2.17 1.78 1.49 1.28 1.06 0.84 0.7 0.55 0.45 0.38 0.33 5 2.48 2.04 1.76 1.54 1.28 1.01 0.86 0.68 0.55 0.48 0.42 10 2.87 2.38 2.13 1.91 1.59 1.25 1.07 0.85 0.7 0.61 0.55 20 3.23 2.69 2.5 2.28 1.9 1.49 1.29 1.03 0.85 0.75 0.69 50 3.68 3.09 2.98 2.79 2.32 1.81 1.57 1.27 1.05 0.94 0.87 100 4.01 3.38 3.35 3.18 2.63 2.06 1.79 1.46 1.21 1.08 1.00 满足数据模型 i=A1*(1+C*LOG(T))/(t+b)^n,如何解决次非线性已知关系式的参数估计呢？MATLAB或者spss或者lingo有会的吗？ |
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NicoleLas
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LINGO程序： MODEL: SETS: ROW:TA; COL:T; LINKS(ROW,COL):II,I_EST; ENDSETS DATA: TA=2,3,5,10,20,50,100; T=5,10,15,20,30,45,60,90,120,150,180; II=1.89,1.55,1.28,1.09,0.89,0.7,0.58,0.45,0.36,0.31,0.27, 2.17,1.78,1.49,1.28,1.06,0.84,0.7,0.55,0.45,0.38,0.33, 2.48,2.04,1.76,1.54,1.28,1.01,0.86,0.68,0.55,0.48,0.42, 2.87,2.38,2.13,1.91,1.59,1.25,1.07,0.85,0.7,0.61,0.55, 3.23,2.69,2.5,2.28,1.9,1.49,1.29,1.03,0.85,0.75,0.69, 3.68,3.09,2.98,2.79,2.32,1.81,1.57,1.27,1.05,0.94,0.87, 4.01,3.38,3.35,3.18,2.63,2.06,1.79,1.46,1.21,1.08,1.00; ENDDATA MIN=@SUM(LINKS(I,J)  II-I_EST)^2);@FOR(LINKS(I,J):I_EST(I,J)=A*(1+C*@LOG(TA(I)))/((T(J)+B)^D)); END 结果： Local optimal solution found. Objective value: 0.7190258 Infeasibilities: 0.000000 Total solver iterations: 76 Elapsed runtime seconds: 0.08 Model Class: NLP Total variables: 81 Nonlinear variables: 81 Integer variables: 0 Total constraints: 78 Nonlinear constraints: 78 Total nonzeros: 462 Nonlinear nonzeros: 385 Variable Value Reduced Cost A 13.90490 0.000000 C 0.5246665 0.000000 B 19.67398 0.000000 D 0.7547631 0.000000 TA( 1) 2.000000 0.000000 TA( 2) 3.000000 0.000000 TA( 3) 5.000000 0.000000 TA( 4) 10.00000 0.000000 TA( 5) 20.00000 0.000000 TA( 6) 50.00000 0.000000 TA( 7) 100.0000 0.000000 T( 1) 5.000000 0.000000 T( 2) 10.00000 0.000000 T( 3) 15.00000 0.000000 T( 4) 20.00000 0.000000 T( 5) 30.00000 0.000000 T( 6) 45.00000 0.000000 T( 7) 60.00000 0.000000 T( 8) 90.00000 0.000000 T( 9) 120.0000 0.000000 T( 10) 150.0000 0.000000 T( 11) 180.0000 0.000000 II( 1, 1) 1.890000 0.000000 II( 1, 2) 1.550000 0.000000 II( 1, 3) 1.280000 0.000000 II( 1, 4) 1.090000 0.000000 II( 1, 5) 0.8900000 0.000000 II( 1, 6) 0.7000000 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3楼2014-03-18 00:07:07
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