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pangsaixi銀蟲 (小有名氣)
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[求助]
有方程,怎么求多元回歸方程的參數(shù) 已有4人參與
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已知公式lnx=A+B/T+C*ln(T) 有數(shù)據(jù)如下 T=298.15K 對應(yīng) x=0.0060 T=303.15K 對應(yīng) x=0.0069 T=308.15K 對應(yīng) x=0.0079 T=313.15K 對應(yīng) x=0.0089 T=318.15K 對應(yīng) x=0.010 T=323.15 K 對應(yīng) x=0.0113 T=328.15K 對應(yīng) x=0.0127 T=333.15K 對應(yīng) x=0.0141 怎么求得A、B、C參數(shù)的值,詳細說一下步驟哦 |
鐵桿木蟲 (職業(yè)作家)
主管區(qū)長 (職業(yè)作家)
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就以我的理解來說,單個自變量和因變量的擬合問題,最小二乘法是非常成熟的算法。 窮舉法不應(yīng)考慮,首先參數(shù)范圍的確定就是一個難題,對于參數(shù)較多的情況,參數(shù)范圍和初值的確定更是噩夢;其次,對于精度要求較高的場合,窮舉的計算量將是天文數(shù)字。 遺傳算法,不宜單獨使用,該算法具有全局最優(yōu)搜索能力,這是該算法的最大優(yōu)勢,但往往達不到很高的精度。 最小二乘法,其最大的劣勢在于,對參數(shù)初值的依賴性很大,如果初值給得不好,容易陷入局部最優(yōu)的深淵,無法自拔,使得對于不同的初值取法,擬合結(jié)果相差很大;但如果能給出合理的初值,最小二乘法可以迅速收斂。 一個改進的辦法是結(jié)合遺傳算法和最小二乘法:以遺傳算法給出初值,將初值傳遞給最小二乘法,往往能達到良好的擬合效果。 實際上,對于一個擬合問題,即參數(shù)個數(shù)不多,擬合公式較簡單的情況,單獨利用最小二乘法即可得到全局最優(yōu)解,這是因為在這些情況下,目標(biāo)函數(shù)值往往只有一個極小值點,即最小值。 |

金蟲 (小有名氣)

主管區(qū)長 (職業(yè)作家)
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1stopt計算: Parameters A,B,C; Variable x,T; Function x=exp(A+B/T+C*ln(T)); Data; 0.0060 298.15 0.0069 303.15 0.0079 308.15 0.0089 313.15 0.0100 318.15 0.0113 323.15 0.0127 328.15 0.0141 333.15 計算結(jié)果 均方差(RMSE): 3.13122567391747E-5 殘差平方和(SSE): 7.84365937679995E-9 相關(guān)系數(shù)(R): 0.999930480453672 相關(guān)系數(shù)之平方(R^2): 0.999860965740312 決定系數(shù)(DC): 0.999860965002627 卡方系數(shù)(Chi-Square): 4.11915557244167E-7 F統(tǒng)計(F-Statistic): 43148.8311434816 參數(shù) 最佳估算 ---------- ------------- A 16.1487818428146 B -3031.99316474978 C -1.94680330538855 ====== 結(jié)果輸出 ===== No 實測值x 計算值x 1 0.006 0.0060200 2 0.0069 0.0068925 3 0.0079 0.0078528 4 0.0089 0.0089052 5 0.01 0.0100539 6 0.0113 0.0113029 7 0.0127 0.0126560 8 0.0141 0.0141168 |

銀蟲 (小有名氣)
主管區(qū)長 (職業(yè)作家)
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除了1stopt,包括Origin在內(nèi)的4種常見軟件的程序代碼或者操作步驟參見: http://www.gaoyang168.com/bbs/viewthread.php?tid=6572963&authorid=1122189 |

銀蟲 (小有名氣)
主管區(qū)長 (職業(yè)作家)
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銀蟲 (小有名氣)
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親,不對耶,這個數(shù)據(jù)是文獻上的,文獻求得的A 、B、C參數(shù)分別是-41.79, 36.40, 7.634,和你求得的結(jié)果是不一樣的,你看是不是你中間出錯啦,或者用別的軟件做一下' x=exp(A+B/T+C*ln(T)); 如果你能知道A的范圍 A(-42.00,-41.99,-41.88,...-40) B的范圍 B(36,36.01,36.02..37) C的范圍 用窮舉法,搜索空間太大,你可以使用遺傳算法,來找最優(yōu)解。 |

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