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紅袖節(jié)新蟲(chóng) (初入文壇)
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[求助]
LM算法 擬合問(wèn)題 已有1人參與
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本人 Matlab 新手一枚，在用 LM 算法進(jìn)行擬合時(shí)出現(xiàn) No solution found. lsqcurvefit stopped because the problem appears to be locally singular. <stopping criteria details> lsqcurvefit stopped because the regularization parameter, 1.000000e+016, exceeds 1e16. 請(qǐng)問(wèn)這樣得到的擬合結(jié)果是不是沒(méi)有可信度，怎樣解決。非常感謝 ~~ |
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1、正規(guī)化參數(shù)是單位矩陣的系數(shù)嗎，如果是，那結(jié)果顯示說(shuō)正規(guī)化參數(shù)超出10^16，應(yīng)該是太大，那應(yīng)該不是取得高斯-牛頓法，應(yīng)該是steepest descent direction；2、本來(lái)這個(gè)程序就是仿真程序，初始猜測(cè)就是自己在標(biāo)準(zhǔn)值上給你誤差，換初始猜測(cè)感覺(jué)有很大的隨機(jī)性； 3、課題組一直在用LM 進(jìn)行相關(guān)的擬合，我會(huì)試一試你說(shuō)的信賴域法； 謝謝！ 希望你能繼續(xù)解答。 |
3樓2014-08-20 08:50:47
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【答案】應(yīng)助回帖
感謝參與，應(yīng)助指數(shù) +1
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你用的是最小二乘曲線擬合，按說(shuō)默認(rèn)算法應(yīng)該是信賴域反射，你改成LM了嗎？如果改了，那正則化參數(shù)是用來(lái)增強(qiáng)海塞矩陣對(duì)角元，使迭代步介于線性收斂和二階收斂之間，又稱超線性收斂。正則化參數(shù)太小，取得是牛頓步，容易奇異。你的結(jié)果顯示在當(dāng)前初始猜測(cè)時(shí)算法不收斂，沒(méi)有找到解。換個(gè)初始猜測(cè)試試。另外，為什么你們都喜歡自作聰明地改用LM算法呢？默認(rèn)的信賴域本身是比LM更穩(wěn)健（脫胎于LM）的優(yōu)化算法。 [ 發(fā)自手機(jī)版 http://www.gaoyang168.com/3g ] |
2樓2014-08-19 23:19:33
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【答案】應(yīng)助回帖
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你可以調(diào)用命令查看你現(xiàn)在用的算法，具體你help一下lsqcurvefit這個(gè)函數(shù)就知道了，正則化參數(shù)過(guò)大不收斂的話就是懲罰項(xiàng)太大了，比原函數(shù)比重還大好多。猜測(cè)兩種可能，一是初始猜測(cè)就是極小值，二是目標(biāo)函數(shù)在初始猜測(cè)附近非凸。總之還是要換初始猜測(cè)，你的理由只能用來(lái)檢驗(yàn)擬合模型的魯棒性。 [ 發(fā)自手機(jī)版 http://www.gaoyang168.com/3g ] |
4樓2014-08-20 09:26:04
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5樓2014-08-20 09:47:46
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