利用1stOpt进行方程拟合

1 1stOpt概述

1stOpt 是七维高科有限公司(7D-Soft High Technology Inc.)独立开发, 拥有完全自主知识产权的一套数学优化分析综合工具软件包。在非线性回归,曲 线拟合, 非线性复杂模型参数估算求解, 线性/非线性规划等领域傲视群雄, 首屈 一指,居世界领先地位。
1stOpt 界面简单、代码易懂而且包含较多算法,是一个比较好的方程拟合、数学规划的软件。

2 界面介绍

首先,打开1stOpt,界面如下:

在代码本中,我们可以输出变量、常量、所求参数、拟合方程、数据等等。在算法设置中,我们可以改变算法的类型以及相关参数,一般来说算法的相关参数基本不需要调整。

在结果选项卡中可以看到拟合的图像、迭代次数、误差、相关系数、最佳参数、等等。

3 实例分析

下面,我们以非线性拟合为例,方程为y = a1 * e^(a2 + a3 * x3 +((a4 + a5 * a6 * x2 * x3 + a7 * x2 ^ 2) / x1))。

3.1 定义参数(需要优化的值)

首先观察方程,方程中参数有7个,分别为a1-a7,在代码页,利用Parameter关键字进行定义。

//Parameters ;
Parameter a1(1:7)[-1,1] ;

每个参数后面跟的中括号为参数的取值范围,如若没有取值范围则不写,写成Pa rameter a (1 :7) ;即可,每句代码最后必须加上分号。

3.2 定义变量(输入的长序列数据)

方程中变量有x1、x2、x3、y4个,在代码页,通过Variable关键字定义。

//Variable ;
Variable x1 , x2 , x3 , y;

注意,这4个变量的顺序与输入数据的顺序是一致的。

3.3 定义函数(需要拟合的方程)

方程的定义利用Function关键字进行。

//Function ;
Function y = a1 * exp(a2 + a3 * x3 +((a4 + a5 * a6 * x2 * x3 + a7 * x2 ^ 2) / x1));

其中,次幂可以利用^运算符。

3.4 输入数据

数据的输入利用Data关键字进行。

//Data;
Data;
0.280   0.038   0.470   0.527
0.334   0.074   0.485   0.800
0.320   0.004   0.939   3.573
0.340   0.014   0.845   0.706
0.202   0.006   0.895   5.937
0.275   0.024   0.718   0.959
0.489   0.016   0.714   2.136
0.322   0.013   0.761   1.264
0.258   0.006   0.907   2.178
0.206   0.014   0.809   6.912

数据每一列代表一个变量,根据定义的变量顺序从左到右分别为x1、x2、x3、y。最终的代码页如下:

3.5 运行

利用F9运行程序,在结果页查看结果。

可以看到曲线拟合结果较好,相关系数已经达到了0.87。

利用1stOpt进行方程拟合与参数优化相关推荐

  1. matlab中antoine方程应用,五参数antoine方程

    饱和蒸汽压曲线(五参数含图表示例)_能源/化工_工程科技_专业资料.Antoine常数数据库为 Excel版本,内容包括了 4958种有机化合物的Antoine常数数据库,它是从事化工...... 常 ...

  2. python数据拟合固定参数_如何将数据拟合到非理想二极管方程(隐式非线性函数)并检索参数 - python...

    散乱数据图 我需要将(x,y)-数据拟合到具有两个变量(x和y)的方程式中,并检索5个未知参数. 我正在编写一个脚本,以处理来自简单.txt文件的IV数据(电流电压),并将其拟合为称为非理想二极管方程 ...

  3. 软件推荐-国内参数优化软件:1stOpt - First Optimizationg

    首页:http://www.7d-soft.com/index.htm 4.0新功能 (预定2010年8月6日): 1:支持复数拟合.复数方程组计算: 2:支持微分方程拟合求解: 3:通用全局优化求解 ...

  4. MATLAB人工蜂群算法求解数据拟合和多参数优化问题代码实例

    MATLAB人工蜂群算法求解数据拟合和多参数优化问题代码实例 MATLAB人工蜂群算法求解数据拟合和多参数优化问题代码实例 1.基本概念 人工蜂群算法是模仿蜜蜂行为提出的一种优化方法,是集群智能思想的 ...

  5. python稳健性检验_利用Python检验你的策略参数是否过拟合

    过拟合现象 一般来说,量化研究员在优化其交易策略参数时难免会面临这样一个问题:优化过后的策略在样本内表现一般来说均会超过其在样本外的表现,即参数过拟合.对于参数优化来说,由于优化时存在噪音,过拟合是不 ...

  6. FORCAL参数优化动态库FcOpt

    欢迎访问 Forcal程序设计 FORCAL参数优化动态库FcOpt V1.0 目 录 1 什么是FcOpt 2 Forcal参数优化函数 fcopt::Opt 求无约束条件下的n维极小值 优化能力一 ...

  7. CS231n 卷积神经网络与计算机视觉 7 神经网络训练技巧汇总 梯度检验 参数更新 超参数优化 模型融合 等

    前面几章已经介绍了神经网络的结构.数据初始化.激活函数.损失函数等问题,现在我们该讨论如何让神经网络模型进行学习了. 1 梯度检验 权重的更新梯度是否正确决定着函数是否想着正确的方向迭代,在UFLDL ...

  8. 积神经网络的参数优化方法——调整网络结构是关键!!!你只需不停增加层,直到测试误差不再减少....

    积神经网络(CNN)的参数优化方法 from:http://blog.csdn.net/u010900574/article/details/51992156 著名: 本文是从 Michael Nie ...

  9. 【机器学习】算法模型自动超参数优化方法

    什么是超参数? 学习器模型中一般有两类参数,一类是可以从数据中学习估计得到,我们称为参数(Parameter).还有一类参数时无法从数据中估计,只能靠人的经验进行设计指定,我们称为超参数(Hyper ...

  10. [机器学习] --- 参数优化与模型选择

    一 交叉验证 交叉验证的目的 在实际训练中,模型通常对训练数据好,但是对训练数据之外的数据拟合程度差.用于评价模型的泛化能力,从而进行模型选择. 交叉验证的基本思想 把在某种意义下将原始数据(data ...

最新文章

  1. python使用gevent实现协程
  2. 7.11.4 第一个程序 设置环境变量
  3. Redis持久化 RDB和AOF 比较与选择
  4. VS中每次改代码后运行程序不更新,只有重新编译才生效。
  5. python能不能用c打开文件_C/C++/Python等 使用二进制模式打开文件与不使用二进制模式的区别...
  6. 《MySQL 8.0.22执行器源码分析(3.1)关于RowIterator》
  7. android ros 节点编写_嵌入式的我们为什么要学ROS
  8. 计算机专业研究生应该如何规划,【图片】2020考研,老学长教你如何规划!【计算机考研吧】_百度贴吧...
  9. App中如何实现消息推送
  10. 最近参加一个公司的入职培训
  11. 牛客网——约数的个数
  12. 20191115英文每日一句
  13. 二进制文件和文本文件的区别
  14. Roadrunner安装与简单使用
  15. jstl和el表达式
  16. perl中unicode属性
  17. 区块链技术解决投行电子底稿监管痛点 中国证券业协会在“中证链”发布首个应用
  18. Windows cmd卸载程序
  19. java 使用HttpC'lient 解析webService
  20. Matlab求解多元高次方程组

热门文章

  1. SMARTDRV.EXE下载和安装说明
  2. 算法竞赛---day2(等差素数列)
  3. 【前端小技能】Vue集成百度离线地图
  4. 典型相关分析(SPSS)
  5. 富士通Fujitsu DPK750 Pro 打印机驱动
  6. samkoon触摸屏软件sktool编程下载问题
  7. 射频天线知识(一)——基础知识
  8. 中国1-4级行政区划分数据表(从国家统计局获得) MySQL
  9. 高物实验报告计算机模拟高分子,高分子物理实验课程改革的论文
  10. 找到某个关键字 同义词词林 python_python-004-标识符