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1楼2015-03-05 22:48:14

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dingd

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"NLLS"是否就是指"NonLinear Least Squares"？即非线性最小二乘法，试试1stOpt吧，不需要初值，简单易懂。

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2楼2015-03-06 09:42:43

http://muchong.com/bbs/viewthread.php?tid=6572963

月只蓝

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3楼2015-03-06 10:54:10

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spinach45

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4楼2015-03-07 23:05:34

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2楼: Originally posted by dingd at 2015-03-06 09:42:43
"NLLS"是否就是指"NonLinear Least Squares"？即非线性最小二乘法，试试1stOpt吧，不需要初值，简单易懂。

我已经用NLLS试过了，但算不出和看的论文一样的结果。你有最新版本的1stOpt吗？能不能帮我运行一下？

5楼2015-03-10 11:24:46

月只蓝

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5楼: Originally posted by spinach45 at 2015-03-10 11:24:46
我已经用NLLS试过了，但算不出和看的论文一样的结果。你有最新版本的1stOpt吗？能不能帮我运行一下？

Parameters b1, b2, b3;
Variable a, x, y, z;
Constant R=1.073533812;
Function R*a=(1+exp(b1*(b2-b3 ...

比较一下你算出结果的相关系数和论文给出的，论文给出的计算结果，不一定是最优的，对文献不能太相信。

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6楼2015-03-10 11:27:07

spinach45

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2楼: Originally posted by dingd at 2015-03-06 09:42:43
"NLLS"是否就是指"NonLinear Least Squares"？即非线性最小二乘法，试试1stOpt吧，不需要初值，简单易懂。

之前那个回帖不知道为什么显示不了。
我把我的编码再发一次，并附上数据。
另外，其实a, x, y, z是xt, xt-1, xt-2, xt-3的时间序列，是不是需要因为这样而做另外的处理？如果是的话，怎么处理？
$Parameters b1, b2[0,1], b3[1,2]; Variable a, x, y, z; Constant R=1.073533812; Function R*a=(1+exp(b1*(b2-b3)*z*(x-R*y)))^(-1)*b2*x+(1-(1+exp(b1*(b2-b3)*z*(x-R*y)))^(-1))*b3*x; data; $

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2015-03-10 11:31:19, 27.5 K

7楼2015-03-10 11:32:42

spinach45

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6楼: Originally posted by 月只蓝 at 2015-03-10 11:27:07
比较一下你算出结果的相关系数和论文给出的，论文给出的计算结果，不一定是最优的，对文献不能太相信。...

你能帮我看看么？我1stopt里做出的和论文不大一样，也做不出论文里面其他的处理（论文里的几个变量其实是xt, xt-1, xt-2, xt-3的时间序列，是不是要因此做特殊处理）。（数据省略，在xls文件里）
$Parameters b1, b2[0,1], b3[1,2]; Variable a, x, y, z; Constant R=1.073533812; Function R*a=(1+exp(b1*(b2-b3)*z*(x-R*y)))^(-1)*b2*x+(1-(1+exp(b1*(b2-b3)*z*(x-R*y)))^(-1))*b3*x; data;$
我根据你3楼的那个帖子写了个Matlab代码，但最后被说是“输入参数的数目不足”，不知道你是否能帮我看看呢？（数据省略，在xls文件里）
$function fit_nonl clear all;clc format long data=[ ]; R=1.073533812; Xt_1=data(:,2); Xt_2=data(:,3); Xt_3=data(:,4); Xt=data(:,1); X=[Xt_1, Xt_2, Xt_3]; Y=R*Xt; b0=[-10; 0.5; 1.5]; lb=[-100; 0; 1]*1e9; ub=[0; 1; 2]*1e9; %------------------------------------------------------------------------- % 使用函数lsqnonlin()进行参数估计 OPTIONS=optimset('MaxFunEvals',1000); [b,resnorm,residual,jacobian] = ... lsqnonlin(@ObjFunc,b0,lb,ub,OPTIONS,X,Y); ci = nlparci(b,residual,jacobian); %residual; %------------------------------------------------------------------------- function f = ObjFunc(b,X,Y) f=KineticsEqs(X,b)-Y; %------------------------------------------------------------------------ function xt = KineticsEqs(b,X) b1=b(2); b2=b(3); x1=X(:,1); xt=(myfunc)^(-1)*b1*x1+(1-(myfunc)^(-1))*b2*x1; function n=myfunc(b,X) R=1.073533812; B=b(1); b1=b(2); b2=b(3); n=1+exp(B*(b1-b2)*X(:,3)*(X(:,2)-R*X(:,1))); $

最后，这是论文本身的式子和结果截图。
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