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小木虫论坛-学术科研互动平台 » 计算模拟区 » 程序语言 » MATLAB/Mathematica » LM算法 拟合问题
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红袖节

新虫 (初入文坛)

[求助] LM算法 拟合问题 已有1人参与

本人 Matlab 新手一枚，在用 LM  算法进行拟合时出现

No solution found.

lsqcurvefit stopped because the problem appears to be locally singular.

<stopping criteria details>

lsqcurvefit stopped because the regularization parameter, 1.000000e+016, exceeds 1e16.

请问这样得到的拟合结果是不是没有可信度，怎样解决。非常感谢 ~~
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1楼 2014-08-19 16:25:36
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戴钢盔的猪头

木虫 (知名作家)

【答案】应助回帖

你可以调用命令查看你现在用的算法，具体你help一下lsqcurvefit这个函数就知道了，正则化参数过大不收敛的话就是惩罚项太大了，比原函数比重还大好多。猜测两种可能，一是初始猜测就是极小值，二是目标函数在初始猜测附近非凸。总之还是要换初始猜测，你的理由只能用来检验拟合模型的鲁棒性。

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4楼2014-08-20 09:26:04
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戴钢盔的猪头

木虫 (知名作家)

【答案】应助回帖

感谢参与，应助指数 +1
你用的是最小二乘曲线拟合，按说默认算法应该是信赖域反射，你改成LM了吗？如果改了，那正则化参数是用来增强海塞矩阵对角元，使迭代步介于线性收敛和二阶收敛之间，又称超线性收敛。正则化参数太小，取得是牛顿步，容易奇异。你的结果显示在当前初始猜测时算法不收敛，没有找到解。换个初始猜测试试。另外，为什么你们都喜欢自作聪明地改用LM算法呢？默认的信赖域本身是比LM更稳健（脱胎于LM）的优化算法。

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2楼2014-08-19 23:19:33
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红袖节

新虫 (初入文坛)
引用回帖:
2楼: Originally posted by 戴钢盔的猪头 at 2014-08-19 23:19:33
你用的是最小二乘曲线拟合，按说默认算法应该是信赖域反射，你改成LM了吗？如果改了，那正则化参数是用来增强海塞矩阵对角元，使迭代步介于线性收敛和二阶收敛之间，又称超线性收敛。正则化参数太小，取得是牛顿步， ...

1、正规化参数是单位矩阵的系数吗，如果是，那结果显示说正规化参数超出10^16，应该是太大，那应该不是取得高斯-牛顿法，应该是steepest descent direction；2、本来这个程序就是仿真程序，初始猜测就是自己在标准值上给你误差，换初始猜测感觉有很大的随机性；
3、课题组一直在用LM 进行相关的拟合，我会试一试你说的信赖域法；
谢谢！
希望你能继续解答。
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3楼2014-08-20 08:50:47
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红袖节

新虫 (初入文坛)
引用回帖:
4楼: Originally posted by 戴钢盔的猪头 at 2014-08-20 09:26:04
你可以调用命令查看你现在用的算法，具体你help一下lsqcurvefit这个函数就知道了，正则化参数过大不收敛的话就是惩罚项太大了，比原函数比重还大好多。猜测两种可能，一是初始猜测就是极小值，二是目标函数在初始猜 ...

我将 option=optimset('...') 中的LM算法去掉，改为默认的信赖域算法，其他条件没变，就可以得到结果。
谢谢 你的解答。
初学matlab，我得多看看啦 ~ ~
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5楼2014-08-20 09:47:46
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