Question

我在R中编写了一个数值模型，用于生态系统，并使用＆＃34; lsoda＆＃34;来自deSolve包。我的模型有14个状态变量。我定义了模型，设置得很好，并根据这个给出持续时间：

nyears<-60

ndays<-nyears*365+1

times<-seq(0,nyears*365,by=1)

状态变量的变化率（例如变量的变化率＆＃34; A1＆＃34;＆＃34; dA1＆＃34;）根据状态变量的现有值计算（在时间= t）和一组参数。简化示例：

dA1<-Tf*A1*(ImaxA*p_sub)

其中Tf，ImaxA和p_sub是参数，A1是时间= t的状态变量。

当我解决模型时，我使用像这样的lsoda求解器：

out<-as.data.frame(lsoda(start,times,model,parms))

有时候（取决于我的参数组合），模型运行在我指定的整个持续时间内完成，但有时它会停止标记（仍然让我输出直到解算器＆＃34;崩溃＆＃34;）。当它＆＃34;崩溃＆＃34;时，会显示以下消息：

DLSODA-  At current T (=R1), MXSTEP (=I1) steps
      taken on this call before reaching TOUT
In above message, I1 = 5000

In above message, R1 = 11535.5

Warning messages:
1: In lsoda(start, times, model, parms) :
  an excessive amount of work (> maxsteps ) was done, but integration was not successful - increase maxsteps
2: In lsoda(start, times, model, parms) :
  Returning early. Results are accurate, as far as they go

当其中一个状态变量呈指数级变大或趋于非常接近于零时，通常会出现这种情况，但有时当看似没有太多变化发生时，它会崩溃。我可能错了，但是由于状态变量的变化率变得太大了吗？如果是这样，为什么它也会崩溃＆＃34;什么时候没有快速的变化？有没有办法可以让解算器使用指定的参数值完成任务，可能有更宽松的误差容差？

Answer 1

谢谢大家的贡献。我查看了一些速率，并且在崩溃时，模型在两个代谢状态之间切换 - 并且这个二进制开关的快速速率导致求解器停止 - 因为变化率太大而拒绝解决方案。我通过引入状态之间的逐渐切换（使用逻辑曲线）而不是这个二进制开关来修复我的模型。我知道我没有提供原始问题的足够信息，所以感谢您提供的帮助！

为什么lsoda（在R中）无法通过警告消息完成运行持续时间？

1 个答案: