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szy242424

新蟲 (初入文壇)

[求助] matalb軟件 ode23s,非線性最小二乘法模擬動力學(xué)參數(shù) 已有1人參與

function kk1
k0=[236,18,45.6,10,1.2,0.001,0.1,0.001,0.01,0.001,0.1,0.1];
lb=[236,18,45.6,10, 1.2, 0.001, 0.1,0.001,0.01,0.001,0.1,0.1];
ub=[inf,inf,inf,inf, 10.4,1.2, 2.4,1.2,0.8,0.1,4.5,4.5];
data=...
[0        0.562205        0        0        34.2775
6        0.618817941        0        0        33.9805
12        0.797936454        0        0        31.941
18        1.554008384        0.9935        0        28.739
24        2.141789344        1.3815        0        26.3835
30        2.543955264        1.5745        1.4795        23.8955
36        3.017273616        1.908        1.7625        21.334
42        3.295696176        2.9885        2.038        19.128
60        3.274041088        4.693        3.262        11.2065
66        3.4070652        5.1295        3.581        8.9005
72        3.753546608        5.6395        4.041        6.4395
84        3.595773824        6.6735        4.71        1.496
];


x0=data(1,2:end);
tspan =[0,6,12,18,24,30,36,42,60,66,72,84];
yexp = [data(2:end,2) data(2:end,3) data(2:end,4) data(2:end,5)  ];
ts=data(1:end,1);
[k,resnorm,residual,exitflag,output,lambda,jacobian] =lsqnonlin(@ObjFunc,k0,lb,ub,[],tspan,x0,yexp);
ci = nlparci(k,residual,jacobian);
fprintf('\n\n使用函數(shù)lsqnonlin()估計得到的參數(shù)值為:\n')
fprintf('\tk1 = %.9f ± %.9f\n',k(1),ci(1,2)-k(1))
fprintf('\tk2 = %.9f ± %.9f\n',k(2),ci(2,2)-k(2))
fprintf('\tk3 = %.9f ± %.9f\n',k(3),ci(3,2)-k(3))
fprintf('\tk4 = %.9f ± %.9f\n',k(4),ci(4,2)-k(4))
fprintf('\tk5 = %.9f ± %.9f\n',k(5),ci(5,2)-k(5))
fprintf('\tk6 = %.9f ± %.9f\n',k(6),ci(6,2)-k(6))
fprintf('\tk7 = %.9f ± %.9f\n',k(7),ci(7,2)-k(7))
fprintf('\tk8= %.9f ± %.9f\n',k(8),ci(8,2)-k(8))
fprintf('\tk9 = %.9f ± %.9f\n',k(9),ci(9,2)-k(9))
fprintf('\tk10 = %.9f ± %.9f\n',k(10),ci(10,2)-k(10))
fprintf('\tk11= %.9f ± %.9f\n',k(11),ci(11,2)-k(11))
fprintf('\tk12 = %.9f ± %.9f\n',k(12),ci(12,2)-k(12))
fprintf('  The sum of the squares is: %.9e\n\n',resnorm)
[ts, ys] = ode23s(@KineticsEqs,ts,x0,[],k);
yy = [data(:,2) data(:,3) data(:,4)  data(:,5)   ];
plot(ts,ys(:,1),'b',tspan,yy(:,1),'bo');
hold on
plot(ts,ys(:,2),'r',tspan,yy(:,2),'r*');
plot(ts,ys(:,3),'k',tspan,yy(:,3),'k+')
legend('DCW的計算值','DCW的實驗值','SA的計算值','SA的實驗值','AA的計算值','AA的實驗值','X的計算值','X的實驗值')
function f = ObjFunc(k,tspan,x0,yexp)           % 目標(biāo)函數(shù)
[~, Xsim] = ode23s(@KineticsEqs,tspan,x0,[],k);
Xsim1=Xsim(:,1);%提取Xsim的第一列
Xsim2=Xsim(:,2);%提取Xsim的第二列
Xsim3=Xsim(:,3);%提取Xsim的第三列
Xsim4=Xsim(:,4);%提取Xsim的第四列

ysim(:,1) = Xsim1(2:end);%微分方程的第一個變量,從第二個解到最后一個解賦值給ysim的第一列
ysim(:,2) = Xsim2(2:end);%微分方程的第二個變量,從第二個解到最后一個解賦值給ysim的第二列
ysim(:,3) = Xsim3(2:end);%微分方程的第三個變量,從第二個解到最后一個解賦值給ysim的第三列
ysim(:,4) = Xsim4(2:end);%微分方程的第四個變量,從第二個解到最后一個解賦值給ysim的第四列
f = [(ysim(:,1)-yexp(:,1)) (ysim(:,2)-yexp(:,2)) (ysim(:,3)-yexp(:,3)) (ysim(:,4)-yexp(:,4))];
function dCdt = KineticsEqs(~,C,k)
% ODE模型方程,C1、C2、C3、C4分別為底物濃度、產(chǎn)物丁二酸濃度、產(chǎn)物乙酸濃度、DCW值,t為導(dǎo)數(shù)
dC1dt =(0.1933862*C(4)/(C(4)+0.78+C(4)^2/296.9)*(1-C(2)/k(1))^k(2)*(1-C(3)/k(3))^k(4))*C(1);
dC2dt =k(5)*dC1dt+k(6)*C(1);%第二個微分方程,等號前面是C(2)對t的微分
dC3dt =k(7)*dC1dt+k(8)*C(1);%第三個微分方程,等號前面是C(3)對t的微分
dC4dt =-((1/k(9))*dC1dt+k(10)*C(1)+(1/k(11))*dC2dt+(1/k(12))*dC3dt);
dCdt = [dC1dt; dC2dt;dC3dt;dC4dt];%微分方程組.

   各位大神,幫我看一下這個代碼有什么錯誤沒有,目標(biāo)是用ode23s求解微分方程組,然后用非線性最小二乘模擬參數(shù),急求回復(fù),謝謝大家!
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dingd

鐵桿木蟲 (職業(yè)作家)

【答案】應(yīng)助回帖

感謝參與,應(yīng)助指數(shù) +1
參考下面1stOpt計算的結(jié)果:

Root of Mean Square Error (RMSE): 0.673324275669162
Sum of Squared Residual: 19.9480855290377
Correlation Coef. (R): 0.983872215020488
R-Square: 0.968004535489321

Parameter                  Best Estimate
--------------------        -------------
k1        2255.98568602798
k2        2006.16856712862
k3        123314855.293705
k4        11.7085151403374
k5        1.20000000001939
k6        0.00942914835572298
k7        0.100000000023396
k8        0.0201718372859985
k9        0.799999999987507
k10        0.0999392603337909
k11        4.49999420593383
k12        0.75747434507548
2樓2021-03-10 10:18:00
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