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l1003785517新蟲(chóng) (小有名氣)
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[求助]
Matlab 用多變量線(xiàn)性回歸方法估計(jì)動(dòng)力學(xué)參數(shù) 已有1人參與
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各位蟲(chóng)友好！ 我在用多變量線(xiàn)性回歸方法估計(jì)動(dòng)力學(xué)參數(shù)的時(shí)候?qū)懥巳缦麓a（根據(jù)書(shū)上例題進(jìn)行修改的），但是程序運(yùn)行不了，說(shuō)是目標(biāo)函數(shù)返回了未定義參數(shù)。 有哪位幫忙看一下是哪里寫(xiě)錯(cuò)了嗎？我自己一直沒(méi)檢查出來(lái)哪里錯(cuò)了，謝謝大家！ function KineticsEst % 動(dòng)力學(xué)參數(shù)估計(jì) clear all clc C_DC=[6.31317 6.29412 6.27507 6.26237 6.24713 6.23316 6.221095 6.210935]; C_TT=[0.029302 0.04459 0.059878 0.069433 0.080899 0.091091 0.099372 0.107016]; C_NP=[0.007644 0.011466 0.015288 0.018473 0.022295 0.026117 0.029939 0.032487]; r1=[0.0574 0.0407 0.0241 0.0278 0.0315 0.0268 0.022 0.0172]; % 用多變量線(xiàn)性回歸方法估計(jì)動(dòng)力學(xué)參數(shù) R = C_DC/r1; y = R; X = [ones(size(y)) C_DC C_TT C_NP]; b=X\y; % 或b = X\y k1= 1/b(1); k2 = b(2)*k1; k3 = b(3)*k1; k4 = b(4)*k1; % 用lsqnonlin()--求解非線(xiàn)性最小二乘法(非線(xiàn)性數(shù)據(jù)擬合)問(wèn)題 beta0 = [k1 k2 k3 k4]; lb = [0 0 0 0]; ub = [+inf +inf +inf +inf]; [beta,resnorm,resid,exitflag,output,lambda,jacobian] = ... lsqnonlin(@ObjFun,beta0,lb,ub,[], C_DC,C_TT,C_NP,r1); ci = nlparci(beta,resid,jacobian); % 模型適定性判別 Ne = length(r1); Np = length(beta); [rho2, F] = rho2_F(k1, r1, resnorm, Ne, Np); % 殘差關(guān)于擬合值的殘差圖 rc = RateEqs(beta,C_DC,C_TT,C_NP); plot(rc,resid,'*') xlabel('反應(yīng)速率擬合值, mol/(min g催化劑)') ylabel('殘差R, mol/(min g催化劑)') refline(0,0) % 參數(shù)辨識(shí)結(jié)果 fprintf('\n\nEstimated Parameters:\n') fprintf('\tk1 = %.4f ± %.4f\n',beta(1),ci(1,2)-beta(1)) fprintf('\tk3 = %.4f ± %.4f\n',beta(2),ci(2,2)-beta(2)) fprintf('\tk4 = %.4f ± %.4f\n',beta(3),ci(3,2)-beta(3)) fprintf('\tk5 = %.4f ± %.4f\n',beta(4),ci(4,2)-beta(4)) fprintf(' 決定性指標(biāo)ρ^2: %.3f\n',rho2) fprintf(' F比: %.3f\n\n',F) % ------------------------------------------------------------------ function f = ObjFun(beta,C_DC,C_TT,C_NP,r1) rc =RateEqs(beta,C_DC,C_TT,C_NP); f = r1 - rc; % ------------------------------------------------------------------ function rc =RateEqs(beta,C_DC,C_TT,C_NP) % Rate equation rc = beta(1)*C_DC./(1+beta(2)*C_DC+beta(3)*C_TT+beta(4)*C_NP); |
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hzlhm
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3樓2018-07-13 06:46:24
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4樓2018-07-15 14:41:43
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