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805592836_01

铁虫 (初入文坛)

[求助] 未完成的matlab已有2人参与

有实验测得的一系列时间点
t=(0,180,300,420,600,900,1200,1800,2400)
CA=(1.845,1.414,1.237,1.065,0.873,0.629,0.440,0.226,0.124)

微分方程:k(1)*k(2)*k(3)*CA0*(CB.^3)./(1+k(2)*CA+k(3)^(1/6)*CB.^(1/2)).^7
CB=0.4为定值
希望由此得到三个参数k(1),k(2),k(3),以及实验值与拟合值的比较图。现已经编了部分代码,但不是很确定对否,希望高手可以修改一下

clear all; clc
k0=[1,1,1];
lb=[0,0,0];
ub=[+inf,+inf,+inf];

tspan=[0,180,300,420,600,900,1200,1800,2400];

yexp=[1.414,1.237,1.065,0.873,0.629,0.440,0.226,0.124]';
y0=1.845;

% 使用fmincon()进行参数估计
[k,fval,flag]=fmincon(@ObjFunc4Fmincon,k0,lb,ub,option,tspan,y0,yexp);
fprintf('\tk1=%.4f\n',k(1)),  %本征动力学参数
fprintf('\tk2=%.4f\n',k(2)),  % A的吸附平衡常数KA
fprintf('\tk3=%.4f\n',k(3)),  % H2的吸附平衡常数KB
fprintf('The sum of the squares is:%.1e\n\n',fval),
k_fmincon=k;

% 使用函数Isqnonlin()进行参数估计
yy=[y0 yexp'];
options = optimset('MaxFunEvals',100000)
[k,resmorm,residual,exitflag,output,lambda,jacobian]=...
   Isqnonlin(@ObjFunc4LNL,k0,lb,ub,options,tspan,y0,yexp);
ci=nlparci(k,residual,jacobian);
fprintf('n\n使用Iaqunonlin()估计得到的参数值:\n'),Output

% 以函数fmincon()估计得到的结果为初值,使用Isqnonlin()进行参数估计
k0=k_fmincon;
[k,resmorm,residual,exitflag,output,lambda,jacobian]=...
   Isqnonlin(@ObjFunc4LNL,k0,lb,ub,options,tspan,y0,yexp);
ci=nlparci(k,residual,jacobian);
fprintf('n\n以fmincon()结果为初值,使用函数Isqnonlin()估计得到的参数值为:\n')
Output




%------------------------------------------------------------

function f=ObjFunc4Fmincon(k,tspan,y0,yexp)
[t y]=ode45(@KineticsEqs,tspan,y0,yexp,k);

%----------------------------------------------------------

function f=Objfunc4LNL(k,tspan,yexp)
[t y]=ode45(@KineticEqs,tspan,tspan,[],k);



%----------------------------------------------------------
function dydt = KineticsEqs(t,y,k)
y0=1.845;
CB=y;
CB0=0.4;
CA0=y0;
k1=k(1);
KA=k(2);
KB=k(3);
dxdt=k(1)*k(2)*k(3)*CA0*(CB.^3)./(1+k(2)*CA0+k(3)^(1/6)*CB.^(1/2)).^7
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加油加油加油……
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dingd

铁杆木虫 (职业作家)

【答案】应助回帖

感谢参与,应助指数 +1
k1, k2, k3要求都大于0的话效果会很差的。
2楼2014-03-12 09:56:13
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805592836_01

铁虫 (初入文坛)

引用回帖:
2楼: Originally posted by dingd at 2014-03-12 09:56:13
k1, k2, k3要求都大于0的话效果会很差的。

嗯,都要大于0的……
加油加油加油……
3楼2014-03-12 10:02:43
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dingd

铁杆木虫 (职业作家)

引用回帖:
3楼: Originally posted by 805592836_01 at 2014-03-12 10:02:43
嗯,都要大于0的……...

不可能有好结果,检查下模型吧。
4楼2014-03-12 10:35:53
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805592836_01

铁虫 (初入文坛)

引用回帖:
4楼: Originally posted by dingd at 2014-03-12 10:35:53
不可能有好结果,检查下模型吧。...

嗯,好的吧!同样感谢
加油加油加油……
5楼2014-03-12 11:31:29
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月只蓝

主管区长 (职业作家)

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
感谢参与,应助指数 +1
805592836_01: 金币+15, ★★★很有帮助, 看来还是模型不合适,三个参数要都大于0,不过还是感谢大神的帮忙。 2014-03-12 21:06:07
原代码问题很多,比如MATLAB中不存在Isqnonlin函数,系拼写错误,正确的为 lsqnonlin;此外用fmincon函数算出来的结果输入给lsqnonlin函数作初值意义不是很大,单独调用lsqnonlin即可。
根据实验数据可知,数据呈单调递减的趋势,拟合公式是关于时间的导数,应小于0,所以k1 k2 k3不应该全部大于0,否则不可能有号的拟合效果。
在以下给出程序中,把k1的取值范围可为0,具体代码以及计算结果如下。
CODE:
function test_123
clear all;clc

format long

tspan=[0,180,300,420,600,900,1200,1800,2400];

yexp=[1.414,1.237,1.065,0.873,0.629,0.440,0.226,0.124]';




y0=1.845;

k0=[-1 1 1];
lb=-[inf 0 0];
ub=+[inf inf inf];        

yy=[y0 yexp'];

[k,resnorm,residual,exitflag,output,lambda,jacobian] = ...
    lsqnonlin(@ObjFunc,k0,lb,ub,[],tspan,y0,yexp);
ci = nlparci(k,residual,jacobian);
fprintf('\n\n使用函数lsqnonlin()估计得到的参数值为:\n')
fprintf('\tk1=%.4f\n',k(1)),  %本征动力学参数
fprintf('\tk2=%.4f\n',k(2)),  % A的吸附平衡常数KA
fprintf('\tk3=%.4f\n',k(3)),  % H2的吸附平衡常数KB
fprintf('  The sum of the squares is: %.1e\n\n',resnorm)
ts=0:1:max(tspan);

[ts ys]=ode45(@KineticsEqs,ts,y0,[],k);
[ttt XXsim] = ode45(@KineticsEqs,tspan,y0,[],k);
y=XXsim(2:end);
xexp=yexp;
R2=1-sum((xexp-y).^2)./sum((xexp-mean(y)).^2);
fprintf('\n\t相关系数之平方R^2 = %.6f',R2);
plot(ts,ys,'b',tspan,yy,'or'),legend('计算值','实验值','Location','best'),


%---------------------------------------------------------
function f = ObjFunc(k,tspan,y0,yexp)           % 目标函数
[t Xsim] = ode45(@KineticsEqs,tspan,y0,[],k) ;
ysim = Xsim(2:end);
f=ysim-yexp;
%----------------------------------------------------------

function dxdt = KineticsEqs(t,y,k)
y0=1.845;
CB=y;
CB0=0.4;
CA0=y0;
k1=k(1);
KA=k(2);
KB=k(3);
dxdt=k(1)*k(2)*k(3)*CA0*(CB.^3)./(1+k(2)*CA0+k(3)^(1/6)*CB.^(1/2)).^7;

使用函数lsqnonlin()估计得到的参数值为:
        k1=-1.0834
        k2=0.0598
        k3=5.6626
  The sum of the squares is: 7.8e-003


        相关系数之平方R^2 = 0.995002>>
未完成的matlab
附图1.jpg

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6楼2014-03-12 13:56:30
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