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小木虫论坛-学术科研互动平台 » 计算模拟区 » 计算模拟 » 其他 » 1stOpt 非线性拟合问题
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doudounbamvp

银虫 (小有名气)

[求助] 1stOpt 非线性拟合问题已有1人参与

第一次用1stOpt对数据进行拟合，但是拟合完成以后没有R和R^2，以及没有计算值。
而且点了几次运算，每次计算出的常数都不一样，这是怎么回事儿，怎样得到针对自定义方程的最优拟合结果？
请给位前辈不吝赐教。
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1楼2015-06-19 19:22:01
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doudounbamvp

银虫 (小有名气)
Title "Type your title here";
Parameters a,b,D;
Variable t,y;
Function y=a+0.608*(b-a)*sum(N=1:9)(1/(N^2)*exp(-N^2*D*t));
Data;
20        0.000274584
40        0.003983045
60        0.005528237
80        0.004498109
100        0.004395096
120        0.007176442
160        0.011451473
180        0.011502979
200        0.014696376
220        0.014541857
240        0.016756632
260        0.017168683
280        0.017580734
300        0.018816888
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2楼2015-06-19 19:22:25
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doudounbamvp

银虫 (小有名气)
"Type your title here"

迭代数: 2
计算用时(时:分:秒:微秒): 00:00:00:32
优化算法: 麦夸特法(Levenberg-Marquardt)
计算结束原因: 达到收敛判断标准
均方差(RMSE): 0.0121513148247567
残差平方和(SSE): 0.00206716232758492
相关系数(R): 0
相关系数之平方(R^2): 0
决定系数(DC): -3.17832909513088
卡方系数(Chi-Square): 0.148371135
F统计(F-Statistic): 0

参数        初始值             最终估算
----------        -------------             --------------
a                  0.550798209384084        0.550798209384084
b                  0.468684116611257        0.468684116611257
D                  0.856468993704766        0.856468993704766

====== 结果输出 =====

No        实测值y        计算值y
1        0.000274584        0.0000000
2        0.003983045        0.0000000
3        0.005528237        0.0000000
4        0.004498109        0.0000000
5        0.004395096        0.0000000
6        0.007176442        0.0000000
7        0.011451473        0.0000000
8        0.011502979        0.0000000
9        0.014696376        0.0000000
10        0.014541857        0.0000000
11        0.016756632        0.0000000
12        0.017168683        0.0000000
13        0.017580734        0.0000000
14        0.018816888        0.0000000
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3楼2015-06-19 19:22:39
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月只蓝

主管区长 (职业作家)

【答案】应助回帖

感谢参与，应助指数 +1
引用回帖:
3楼: Originally posted by doudounbamvp at 2015-06-19 19:22:39
"Type your title here"

迭代数: 2
计算用时(时:分:秒:微秒): 00:00:00:32
优化算法: 麦夸特法(Levenberg-Marquardt)
计算结束原因: 达到收敛判断标准
均方差(RMSE): 0.0121513148247567
残差平方 ...

我这边用你的代码，1.5版本的1stopt可以得到稳定的结果：

计算结束原因: 达到收敛判断标准
均方差(RMSE): 0.00109117205004521
残差平方和(SSE): 1.66691901991982E-5
相关系数(R): 0.983009041900267
相关系数之平方(R^2): 0.966306776457681
决定系数(DC): 0.96630677645768
卡方系数(Chi-Square): 0.00182573685408263
F统计(F-Statistic): 344.154702292814

参数        最佳估算
----------        -------------
a                  0.489584631183171
b                  -0.0338156395873558
D                  -2.5817072976322E-5

====== 结果输出 =====

No        实测值y        计算值y
1        0.000274584        0.0010553
2        0.003983045        0.0024986
3        0.005528237        0.0039190
4        0.004498109        0.0053172
5        0.004395096        0.0066937
6        0.007176442        0.0080492
7        0.011451473        0.0106990
8        0.011502979        0.0119945
9        0.014696376        0.0132710
10        0.014541857        0.0145291
11        0.016756632        0.0157692
12        0.017168683        0.0169918
13        0.017580734        0.0181973
14        0.018816888        0.0193863
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4楼2015-06-19 19:46:44
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doudounbamvp

银虫 (小有名气)
引用回帖:
4楼: Originally posted by 月只蓝 at 2015-06-19 19:46:44
我这边用你的代码，1.5版本的1stopt可以得到稳定的结果：

计算结束原因: 达到收敛判断标准
均方差(RMSE): 0.00109117205004521
残差平方和(SSE): 1.66691901991982E-5
相关系数(R): 0.983009041900267
相关 ...

如果我设置的参数b实际代表的是初始浓度，也就是说b必须大于零，我该怎么拟合？
我这种拟合不是一次拟合，是一系列的参数拟合，目的是求出参数a，我应该设置什么样的计算方法，以什么方法判断拟合过程相同，怎样判定拟合完成。
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5楼2015-06-19 21:22:10
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月只蓝

主管区长 (职业作家)
引用回帖:
5楼: Originally posted by doudounbamvp at 2015-06-19 21:22:10
如果我设置的参数b实际代表的是初始浓度，也就是说b必须大于零，我该怎么拟合？
我这种拟合不是一次拟合，是一系列的参数拟合，目的是求出参数a，我应该设置什么样的计算方法，以什么方法判断拟合过程相同，怎样判 ...

要求b大于0：
Parameters a,b[0,],D;
Variable t,y;
Function y=a+0.608*(b-a)*sum(N=1:9)(1/(N^2)*exp(-N^2*D*t));
Data;
20        0.000274584
40        0.003983045
60        0.005528237
80        0.004498109
100        0.004395096
120        0.007176442
160        0.011451473
180        0.011502979
200        0.014696376
220        0.014541857
240        0.016756632
260        0.017168683
280        0.017580734
300        0.018816888
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