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kongkkk至尊木虫 (著名写手)
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[交流]
非线性最小二乘法初始参数的选取有什么技巧没有
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| 最近刚开始学习非线性最小二乘法的拟合,发现选取不同的初始参数会得到不同的拟合值,感觉无从下手,一般选取初始值有什么技巧没有,请各位大侠指导一下。还有Chi^2越小越好,小到多少可以接受呢,大于1的话可不可以? |
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月只蓝
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2楼2015-05-12 20:52:33
kongkkk
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3楼2015-05-12 22:37:55
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4楼2015-05-12 22:54:08
月只蓝
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kongkkk: 金币+10 2015-05-14 19:22:52
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kongkkk: 金币+10 2015-05-14 19:22:52
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举个例子: 有数据: x y 1 1 2 2 3 3 按y=a*x+b,可拟合得到a=1,b=0; 如果按y=a*c*x+b拟合,除了得到b=0这一确定值外,a、c的数值会出现在给定的初值附近,且初值设定不同,a、c数值不同,理论上a、c有无穷组结果,只是a、c之间存在a*c=1的关系;此时该公式是过拟合的。 把公式进一步复杂话,比如y=a*exp(c/d)*x+b,同样的,该公式同样过拟合。 再说说算法的问题吧,拟合问题本质上是最优化问题,既然是最优化问题,就有目标函数,我们可以想象最简单的一维的目标函数的情形:假设目标函数有如同正弦函数f=sin(x)的形式,并使得该目标函数最小化,显然当x∈R,min f=-1,但给出不同x初值,算法会找到f=-1对应的不同x位置,我们知道这是因为正弦函数的周期性,在这种情况下,x会有无穷大的全局最优解;这说的是简单的情况。 在实际中,拟合问题要解决问题往往复杂很多,目标函数往往存在多个极小值,一般的局部最优化算法,往往找到的给出x初值附近,目标函数值的极小值,这一解,被称之为局部最优解,而非全局最优解。优良的算法,要寻找的,应该是全局最优解。 不知道你们用Fortran编写的程序,采用的是什么算法,算法的先进性是一定要考虑的。 如果你们Fortran编程是为了解决具体拟合问题,我建议放弃自己编程的做法,不如用通用化软件来做,比如MATLAB的曲线拟合工具箱cftool,或者更简单、更强大的1stOpt。 如果你们本身就是想研究算法和程序的,就另当别论。 |

5楼2015-05-13 13:45:52
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kongkkk: 金币+2, 谢谢参与哈 2015-05-14 19:23:57
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6楼2015-05-13 13:50:49
kongkkk
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