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非線形最小二乗回帰でパラメーター (kf、beta1、beta2、gamma) を取得する必要があります。エラー メッセージは次のとおりです。

収集した次のデータを使用して 4 つの実験を行いました。

  • Flujo_ms(x-axis Data): 7 つの位置を持つ配列
  • "fri": 各 "fri" は 7 つの位置の配列です。
  • brfv: 実験ごとに 1 つの定数の 4 つの定数値を取ります。

4 つの実験を一緒に使用して、パラメーター推定の誤差を最小限に抑えたいと考えています。

import numpy as np
from scipy.optimize import leastsq

flux = [flujo_ms, flujo_ms, flujo_ms, flujo_ms]
brfv = [[0.00694] * 7, [0.00972] * 7, [0.0139] * 7, [0.0208]*7]
fr = [fr1, fr2, fr3, fr4]


def foulingRate(parameters, flux, brfv, mlts=8.22):
    kf, beta1, beta2, gamma = parameters
    FR = kf * np.exp(flux * (beta1 * brfv + beta2 * mlts + gamma))
    return FR


def objective(pars, yData, xData, brfv):
    # it will minimize this function
    err = yData - foulingRate(pars, xData, brfv)
    return err

x0 = [5.6 * 10 ** -4, -2.48 * 10 ** 8, 5.1 * 10 ** 4,
      2.81 * 10 ** 6]  # initial values for the parameters

plsq = leastsq(objective, x0, args=(fr, flux, brfv))
print("Fitted parameters = {0}".format(plsq[0]))
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私は解決策を見つけました。モジュール lmfit を使用しました: cars9.uchicago.edu/software/python/lmfit

于 2016-01-29T08:48:58.100 に答える