Question

我想将指数曲线拟合到垂直温度曲线数据集。有时指数形状是正的，而其他时间是负的，这取决于空气温度条件。最后，我想拟合每条曲线，然后提取一系列单独的温度曲线的梯度和截距（制作一个拟合和提取参数的循环）

我已经尝试了一些关于stackoverflow和Google的建议，并且无法超越“初步猜测”步骤......任何帮助都将不胜感激。

我最近和最有希望的尝试如下（取自stackoverflow上的一个例子 - （whuber）：

我的数据：

Temps1<-c(284.1875, 285.6550, 286.2342, 286.9142, 287.7900,        
290.3492,295.2517, 298.1608)
Temps2<-c(275.6958, 275.0583, 274.7858, 274.4458, 273.9900, 273.1675, 
272.3225, 271.5875)
Depths<-c(-100,-70,-56,-42,-28,-14,0,7)

d <- data.frame(x = Temps1, y = Depths)
c.0 <- min(d[,1]) * 0.5
model.0 <- lm(log(Temps1) - c.0 ~ Depths, data=d)
start <- list(a=exp(coef(model.0)[1]), b=coef(model.0)[2], c=c.0)
model <- nls(d[,1]~ a * exp(b * Depths) + c, data = d, start = start)

我遇到了错误： “nlsModel中的错误（formula，mf，start，wts）：初始参数估计时的奇异梯度矩阵另外：警告信息： 1：在min（x）中：min没有非缺失参数;返回Inf 2：在max（x）中：max没有非缺失参数;返回-Inf“

Answer 1

建议您使用None算法。请注意，输出if empty($field3) { echo "date is not set"; }中的"plinear"和.lin1是a。您不需要线性参数的起始值：

.lin2

指数曲线拟合和梯度和截距的提取

1 个答案: