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飞鸿印雪jay银虫 (小有名气)
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[求助]
想用遗传算法求解动力学参数 已有2人参与
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dCAdt =-k(1)*C(1)-k(2)*C(1)-k(3)*C(1); dCBdt =k(1)*C(1)-k(4)*C(2)-k(5)*C(2); dCCdt =k(2)*C(1)+k(4)*C(2)-k(6)*C(3); dCDdt =k(3)*C(1)+k(5)*C(2)+k(6)*C(3); 请问怎么用遗传算法求解参数k啊，c的数值都是实验已知的，我用lsqnonlin求解，但是精度比较低。 |
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飞鸿印雪jay
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fegg7502: 金币+1, 鼓励交流 2014-06-24 08:37:14
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还想用fmincon()进行参数估计初值的，然后带入lsqnonlin算参数，但是用fmincon估算得到的参数初值都比较大，而用lsqnonlin得到是0.x，我感觉又不对。 使用函数fmincon()估计得到的参数值为: k1 = 1142.104196787 k2 = 1422.318008542 k3 = 2030.140731692 k4 = 60.162585855 k5 = 190.663749814 k6 = 47.821277380 The sum of the squares is: 8.001056406e+00 Local minimum possible. lsqnonlin stopped because the final change in the sum of squares relative to its initial value is less than the default value of the function tolerance. <stopping criteria details> 使用函数lsqnonlin()估计得到的参数值为: k1 = 0.037030991 ± 0.006759768 k2 = 0.007075182 ± 0.009153909 k3 = 0.000041516 ± 0.009209723 k4 = 0.013350201 ± 0.013257063 k5 = 0.015151332 ± 0.013589322 k5 = 0.012992896 ± 0.009006184 The sum of the squares is: 5.640933494e-02 不懂为什么？还有是不是和参数比方程个数多有关？ |
6楼2014-06-23 00:20:39
dingd
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2楼2014-06-22 22:15:49
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3楼2014-06-22 22:37:13
飞鸿印雪jay
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fegg7502: 金币+1, 鼓励交流 2014-06-24 08:37:01
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format long clear all clc tspan = [0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120]; x0 = [0.877667262 0.188437508 0.069051676 0.067639913]; k0 = [0 0 0 0 0 0]; lb = [0 0 0 0 0 0]; ub = [+inf +inf +inf +inf +inf +inf]; data=[ 0.683038504 0.34538674 0.138009043 0.135964027 0.398422967 0.413279625 0.203080312 0.189874719 0.266300405 0.468253074 0.289896419 0.348481733 0.142059055 0.397710816 0.305786676 0.424846321 0.068339284 0.34043909 0.335003128 0.497043462 0.049669997 0.312376889 0.351124377 0.609259358 0.025110016 0.237590973 0.335397788 0.723901322 0.012801963 0.197342301 0.32083196 0.736810004 0.005763427 0.156055501 0.306141448 0.834373408 0.002640872 0.10259385 0.238964753 0.755687994 0.001332663 0.091170321 0.248694235 0.903738353 0.004102735 0.066072318 0.220813975 0.917511998 ]; yexp = data(:,1:4); [k,resnorm,residual,exitflag,output,lambda,jacobian] =... lsqnonlin(@ObjFunc,k0,lb,ub,[],tspan,x0,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 = %.9f ± %.9f\n',k(1),ci(1,2)-k(1)) fprintf('\tk2 = %.9f ± %.9f\n',k(2),ci(2,2)-k(2)) fprintf('\tk3 = %.9f ± %.9f\n',k(3),ci(3,2)-k(3)) fprintf('\tk4 = %.9f ± %.9f\n',k(4),ci(4,2)-k(4)) fprintf('\tk5 = %.9f ± %.9f\n',k(5),ci(5,2)-k(5)) fprintf('\tk6 = %.9f ± %.9f\n',k(6),ci(6,2)-k(6)) %fprintf('\tk7 = %.9f ± %.9f\n',k(7),ci(7,2)-k(7)) %fprintf('\tk8 = %.9f ± %.9f\n',k(8),ci(8,2)-k(8)) %fprintf('\tk9 = %.9f ± %.9f\n',k(9),ci(9,2)-k(9)) %fprintf('\tk10 = %.9f ± %.9f\n',k(10),ci(10,2)-k(10)) fprintf('The sum of the squares is: %.9e\n\n',resnorm) function f = ObjFunc(k,tspan,x0,yexp) [t, Xsim] = ode45(@KineticsEqs,tspan,x0,[],k); Xsim1=Xsim(:,1); Xsim2=Xsim(:,2); Xsim3=Xsim(:,3); Xsim4=Xsim(:,4); %Xsim5=Xsim(:,5); %Xsim6=Xsim(:,6); ysim(:,1) = Xsim1(2:end); ysim(:,2) = Xsim2(2:end); ysim(:,3) = Xsim3(2:end); ysim(:,4) = Xsim4(2:end); %ysim(:,5) = Xsim5(2:end); %ysim(:,6) = Xsim6(2:end); size(ysim(:,1)); size(ysim(:,2)); size(ysim(:,3)); size(ysim(:,4)); %size(ysim(:,5)); %size(ysim(:,6)); size(yexp(:,1)); size(yexp(:,2)); size(yexp(:,3)); size(yexp(:,4)); %size(yexp(:,5)); %size(yexp(:,6)); f = [(ysim(:,1)-yexp(:,1)) (ysim(:,2)-yexp(:,2)) (ysim(:,3)-yexp(:,3)) (ysim(:,4)-yexp(:,4)) ];%(ysim(:,5)-yexp(:,5)) function dCdt = KineticsEqs(t,C,k) dCAdt =-k(1)*C(1)-k(2)*C(1)-k(3)*C(1); dCBdt =k(1)*C(1)-k(4)*C(2)-k(5)*C(2); dCCdt =k(2)*C(1)+k(4)*C(2)-k(6)*C(3); dCDdt =k(3)*C(1)+k(5)*C(2)+k(6)*C(3); dCdt = [dCAdt; dCBdt;dCCdt;dCDdt]; |
4楼2014-06-23 00:09:40
