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非线性回归,超过3个参数的时候,应该如何估计模型参数,求助
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非线性回归,超过3个参数的时候,应该如何估计模型参数,求助
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最近在拟合一个非线性模型,自变量只有一个,但是参数比较多,一共有5个,看了一下用nls 进行拟合,都涉及到初值的设定问题,
但是 由于参数较多,不知如何下手,求助各位大侠,是否存在比较稳定的方法,用来解决这种多参数模型,
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2015-07-07 12:59:17
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2015-07-07 17:59:13
拟合的时候参数就变成了未知数,未知数就是变成了常数(因为被样本替代了)
你首先构造误差函数,这个函数是以参数为未知数的函数,
然后选用一种优化方法,比如随机逼近法,参数初始值可以随机选取,然后基于该初始值求解出参数的收敛值就是结果了
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2015-07-07 15:46:13
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2015-07-07 17:59:22
feixiaolin: 金币+10, 2015-07应助金币奖励
2015-08-02 15:33:13
试试1stOpt,不需要初值,应该是当今最好用的拟合工具
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2015-07-07 17:13:15
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2015-07-07 18:43:08
Function y=p1 + p2*tanh(p3*x + p4);
p1 = 1.88833808781911
p2 = 1.84560725208222
p3 = 1.59338527918929
p4 = -2.72381041627442
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2015-07-07 18:36:07
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数据放上来看看。
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2015-07-07 13:20:48
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2楼
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Originally posted by
feixiaolin
at 2015-07-07 13:20:48
数据放上来看看。
数据 不太方便,
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2015-07-07 13:36:21
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难写啊
at 2015-07-07 15:46:13
拟合的时候参数就变成了未知数,未知数就是变成了常数(因为被样本替代了)
你首先构造误差函数,这个函数是以参数为未知数的函数,
然后选用一种优化方法,比如随机逼近法,参数初始值可以随机选取,然后基于该初 ...
你说的是用数值优化吗,我用R里面的optim 试过,用构造了RSS误差函数,但是一样的需要设定初值,这样才能进行搜索,虽然不要求很精确,但是对那个范围要求比较严格,好像行不通
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2015-07-07 17:58:27
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dingd
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试试1stOpt,不需要初值,应该是当今最好用的拟合工具
这么好,太感谢了,我试试
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2015-07-07 17:58:38
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feixiaolin
at 2015-07-07 18:36:07
Function y=p1 + p2*tanh(p3*x + p4);
p1 = 1.88833808781911
p2 = 1.84560725208222
p3 = 1.59338527918929
p4 = -2.72381041627442
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2015-07-07 19:36:03
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8楼
:
Originally posted by
feixiaolin
at 2015-07-07 18:36:07
Function y=p1 + p2*tanh(p3*x + p4);
p1 = 1.88833808781911
p2 = 1.84560725208222
p3 = 1.59338527918929
p4 = -2.72381041627442
没看懂啊,怎么冒出来这个的
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2015-07-14 09:17:59
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