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1135725495铁杆木虫 (著名写手)
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求大家帮我看看下面中matlab中的程序问题出在哪里？已有1人参与
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求动力学参数 方程为：r1 =(k(1)*k(2)*c^2-0.25*k(3)*k(4)*(9.404-c)^2)/(1+k(2)*c+0.5*k(4)*(9.404-c)); t c 0 8.769713879 3 5.909461709 6 5.736047766 9 4.756936544 12 4.505799773 15 4.354160734 18 4.124025932 21 3.994725485 31 3.732949397 41 3.680613046 51 3.537445782 61 3.283577643 求k1,k2,k3,,k4 下面是写的程序，大家帮忙看看，为什么结果是直线呢？ function parafit % % r1 =(k(1)*k(2)*c^2-0.25*k(3)*k(4)*(9.404-c)^2)/(1+k(2)*c+0.5*k(4)*(9.404-c)); % % dCAdt = - r1; clear all clc % t/min CA / mol/L Kinetics=[0 7.029559717 1 3.960706476 2 3.163862085 3 2.963057756 6 2.820434159 9 2.698109429 12 2.556212898 15 2.447100967 18 2.207246045 21 2.13921916 31 2.000403189 41 1.917172016 51 1.851299168 61 1.636287388]; c=Kinetics( :,1)'; k0 = [0.671 0.02253 0.641 0.04028]; % 参数初值 lb = [0 0 0 0]; % 参数下限 ub = [100 100 100 100]; % 参数上限 x0 = [7.029559717]; yexp = Kinetics; warning off % 使用函数fmincon()进行参数估计 [k,fval,flag] = fmincon(@ObjFunc7Fmincon,k0,[],[],[],[],lb,ub,[],[],x0,yexp); fprintf('\n使用函数fmincon()估计得到的参数值为:\n') fprintf('\tk1 = %.11f\n',k(1)) fprintf('\tk2 = %.11f\n',k(2)) fprintf('\tk3 = %.11f\n',k(3)) fprintf('\tk4 = %.11f\n',k(4)) fprintf(' The sum of the squares is: %.1e\n\n',fval) k_fm= k; warning off % 使用函数lsqnonlin()进行参数估计 [k,resnorm,residual,exitflag,output,lambda,jacobian] = ... lsqnonlin(@ObjFunc7LNL,k0,lb,ub,[],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 = %.11f\n',k(1)) fprintf('\tk2 = %.11f\n',k(2)) fprintf('\tk3 = %.11f\n',k(3)) fprintf('\tk4 = %.11f\n',k(4)) fprintf(' The sum of the squares is: %.1e\n\n',resnorm) k_ls = k; output warning off % 以函数fmincon()估计得到的结果为初值，使用函数lsqnonlin()进行参数估计 k0 = k_fm; [k,resnorm,residual,exitflag,output,lambda,jacobian] = ... lsqnonlin(@ObjFunc7LNL,k0,lb,ub,[],x0,yexp); ci = nlparci(k,residual,jacobian); fprintf('\n\n以fmincon()的结果为初值，使用函数lsqnonlin()估计得到的参数值为:\n') fprintf('\tk1 = %.11f\n',k(1)) fprintf('\tk2 = %.11f\n',k(2)) fprintf('\tk3 = %.11f\n',k(3)) fprintf('\tk4 = %.11f\n',k(4)) fprintf(' The sum of the squares is: %.1e\n\n',resnorm) k_fmls = k; output tspan = [0 1 2 3 6 9 12 15 18 21 31 41 51 61]; [t x] = ode45(@KineticEqs,tspan,x0,[],k_fmls); figure; plot(t,x(:,1),t,yexp(:,2),'*');legend('ca-pr','ca-real') x(:,1) figure;plot(t,x); hold on % ------------------------------------------------------------------ function f = ObjFunc7Fmincon(k,x0,yexp) tspan = [0 1 2 3 6 9 12 15 18 21 31 41 51 61]; [t x] = ode45(@KineticEqs,tspan,x0,[],k); y(:,2) = x(:,1); f = sum((y(:,2)-yexp(:,2)).^2) ; % ------------------------------------------------------------------ function f = ObjFunc7LNL(k,x0,yexp) tspan = [0 1 2 3 6 9 12 15 18 21 31 41 51 61]; [t x] = ode45(@KineticEqs,tspan,x0,[],k); y(:,2) = x(:,1); f1 = y(:,2) - yexp(:,2); f = [f1]; % ------------------------------------------------------------------ function dxdt = KineticEqs(t,x,k) Kinetics=[0 7.029559717 1 3.960706476 2 3.163862085 3 2.963057756 6 2.820434159 9 2.698109429 12 2.556212898 15 2.447100967 18 2.207246045 21 2.13921916 31 2.000403189 41 1.917172016 51 1.851299168 61 1.636287388]; c=Kinetics(:,1)'; for i=1:14 c(i)=c(:,i); r1 =(k(1)*k(2)*c(i)^2-0.25*k(3)*k(4)*(9.404-c(i))^2)/(1+k(2)*c(i)+0.5*k(4)*(9.404-c(i))); dCAdt = - r1; dxdt = [dCAdt]; end 结果如下：  H8_DJFZ~6NZC}07J0EXL1]L.png |
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1135725495
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谢谢啊！请问这是改好的吗？我可以直接用吗？
7楼2015-05-26 17:05:15
月只蓝
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两组参考结果： Correlation Coef. (R): 0.986609345793065 R-Square: 0.97339800120622 Determination Coef. (DC): 0.973395608126228 F-Statistic: 73.3952829093829 Parameters Best Estimate -------------------- ------------- k1 0.0633244071641639 k2 -0.123667552854961 k3 0.0140433904054541 k4 -0.681989563148558 ====== Output Results ===== File: Data file - 1 No Obs. c Cal. c 1 5.909461709 6.03887691479301 2 5.736047766 5.36051185683508 3 4.756936544 4.91507500618295 4 4.505799773 4.59634816701972 5 4.354160734 4.35722735701414 6 4.124025932 4.17236164824689 7 3.994725485 4.02646466838814 8 3.732949397 3.71546906582311 9 3.680613046 3.55315135651946 10 3.537445782 3.46435427377623 11 3.283577643 3.41460522937653 Correlation Coef. (R): 0.98660934579373 R-Square: 0.973398001207533 Determination Coef. (DC): 0.973395608126228 F-Statistic: 73.3952829093831 Parameters Best Estimate -------------------- ------------- k1 0.481614078106072 k2 1.61663483596038 k3 0.0205007668163867 k4 46.4476555663092 ====== Output Results ===== File: Data file - 1 No Obs. c Cal. c 1 5.909461709 6.03887691237705 2 5.736047766 5.36051185622609 3 4.756936544 4.91507500636805 4 4.505799773 4.5963481675709 5 4.354160734 4.35722735771124 6 4.124025932 4.17236164896553 7 3.994725485 4.02646466905497 8 3.732949397 3.71546906608907 9 3.680613046 3.55315135632873 10 3.537445782 3.46435427319561 11 3.283577643 3.41460522849613 |
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