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[源码] 1stopt拟合结果为何不理想?

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发表于 2014-10-28 16:11:40 | 显示全部楼层 |阅读模式
代码如下:
Parameter p(4),q(4);
Variable t,X,Y,X',Y';
ODEFunction X'=p1*X*((p2-X-p3*Y+p4*Y)/p2);
                   Y'=q1*Y*((q2-Y-q3*X+q4*X)/q2);
                   p3+p4=1;
                   q3+q4=1;
Data;
0        0.1562         0.1005
1        0.1616         0.1051
2        0.1647         0.0987
3        0.1681         0.0986
4        0.1859         0.1015
5        0.1878         0.1213
6        0.2003         0.1438
7        0.2247         0.1633
8        0.2428         0.2081
9        0.2685         0.2455
10        0.2855         0.2485
11        0.3104         0.2667
12        0.3537         0.2759
13        0.3759         0.3025
14        0.4295         0.3820
15        0.4737         0.4022
16        0.5091         0.4262
求指点~
发表于 2014-10-28 21:10:14 | 显示全部楼层
6.0结果,还要多理想?

均方差(RMSE):0.0128007767182237
残差平方和(SSE):0.00524351630687419
相关系数(R): 0.993512417790604
相关系数之平方(R^2): 0.987066924304132
确定系数(DC): 0.986304526922123
F统计(F-Statistic): 344.615933207267

参数                  最佳估算
--------------------        -------------
p1        0.59043559262778
p2        0.0434083895649039
p3        -0.0407277716735675
p4        1.04072777167358
q1        0.566153875985804
q2        -0.0431949365824778
q3        0.035665331837229
q4        0.96433466816271
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 楼主| 发表于 2014-10-29 10:05:04 | 显示全部楼层
youyouyou 发表于 2014-10-28 21:10
6.0结果,还要多理想?

均方差(RMSE):0.0128007767182237

UGO算法挺好的,,却偏离了实际意义,用遗传算法算出来为什么每次结果都不一样,而且相差很大
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发表于 2014-10-29 14:47:56 | 显示全部楼层
加上实际意义的约束就行了。
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 楼主| 发表于 2014-10-29 15:07:56 | 显示全部楼层
youyouyou 发表于 2014-10-29 14:47
加上实际意义的约束就行了。

Parameter p2=[0.5,1],p3=[0,1],p4=[0,1],q2=[0.5,1],q3=[0,1],q4=[0,1];
Variable t,X,Y;
ODEFunction X'=0.0767*X*((p2-X-p3*Y+p4*Y)/p2);
            Y'=0.0945*Y*((q2-Y-q3*X+q4*X)/q2);
            p3+p4=1;
            q3+q4=1;
Data;
1        0.1562         0.1005
2        0.1616         0.1051
3        0.1647         0.0987
4        0.1681         0.0986
5        0.1859         0.1015
6        0.1878         0.1213
7        0.2003         0.1438
8        0.2247         0.1633
9        0.2428         0.2081
10        0.2685         0.2455
11        0.2855         0.2485
12        0.3104         0.2667
13        0.3537         0.2759
14        0.3759         0.3025
15        0.4295         0.3820
16        0.4737         0.4022
17        0.5091         0.4262

一次结果:
迭代数: 348
常微分方程算法: 龙格-库塔-费尔博格法(Runge-Kutta-Fehlberg Method)
优化算法: 遗传算法
计算结束原因: 达到收敛判断标准
计算用时(时:分:秒:微秒): 00:00:11:148
均方差(RMSE):0.0761682797854949
残差平方和(SSE):0.185651419055406
相关系数(R): 0.976622024753166
相关系数之平方(R^2): 0.953790579232973
确定系数(DC): 0.518265627807502
F统计(F-Statistic): 5.55836694878937

参数                  最佳估算
--------------------        -------------
p2        0.999830234213732
p3        0.819471796305239
p4        0.180528172084838
q2        0.999582085588403
q3        0.992345477730765
q4        0.00765452583273738

另外一次结果:
迭代数: 141
常微分方程算法: 龙格-库塔-费尔博格法(Runge-Kutta-Fehlberg Method)
优化算法: 遗传算法
计算结束原因: 达到收敛判断标准
计算用时(时:分:秒:微秒): 00:00:08:207
均方差(RMSE):0.06466524923318
残差平方和(SSE):0.133811022668457
相关系数(R): 0.975988908372623
相关系数之平方(R^2): 0.952554349266384
确定系数(DC): 0.655754084671532
F统计(F-Statistic): 4.10826000855583

参数                  最佳估算
--------------------        -------------
p2        0.999891884790909
p3        0.948381944121421
p4        0.0516180719374671
q2        0.9992409316082
q3        0.555951530529472
q4        0.444048392096409
为什么会这样?我用的遗传算法
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发表于 2017-7-28 14:30:27 | 显示全部楼层
用缺省的UGO算法,结果稳定唯一:

均方差(RMSE): 0.0245557926560981
残差平方和(SSE): 0.019295582495017
相关系数(R): 0.990239376939896
相关系数之平方(R^2): 0.980574023642313
修正R平方(Adj. R^2): 0.975719595748097
确定系数(DC): 0.950095133018056
F统计(F-Statistic): 28.7744661465716

参数                  最佳估算
--------------------        -------------
p2        0.583745827071553
p3        4.09067916782205E-17
p4        0.999999999999999
q2        0.999999999999997
q3        0.18947839196215
q4        0.81052160803785
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