Question

我正在尝试将我的实验数据拟合到包含2个耦合的ODE的模型中。我已经创建了一个单独的函数来定义2个ODE，其中a是包含我试图拟合的2个常量的数组。

function dy = CalcCoupODEs(t,y,a) 
%dy= matrix with all 2 ODEs
dy = zeros(2,1); % variable definition
dy(1) = 1.41.*a(1) .* ((y(2)*y(1)^2)^2)*y(1) - a(2) .* y(1)*t ; %ODE for R
dy(2) = -a(1)*(y(2)*y(1)^2)^2; %ODE for n
end

然后，我按以下方式调用该函数：

cycle_DMACl = [20, 25, 30, 40, 45]; % this is t variable
R_DMACl = [18.34, 11.29, 7.09, 6.51, 4.396]; %this is y(1)
n_DMACl = [92.31, 61.9, 53.82, 26.04, 11.87]; % this is y(2)
a0 = [1, 1]; %initial guess for constants
lb1 = [0, 0]; %lower bound
a = lsqcurvefit(@CalcCoupODEs, a0, cycle_DMACl(:), R_DMACl(:), n_DMACl(:), lb1);

我得到以下内容：

警告：下限长度> length(x);无视额外界限。

显然没有尝试适合正确的事情（a和lb都是1x2）。我做错了什么，最好的方法是什么？

谢谢！

Answer 1

感谢您的回复。将y_data放在矩阵中确实可以解决问题。我注意到，如果关闭了初始值，则lsqcurvefit会给出一个错误，即YDATA和函数值的大小不同（这听起来像是与初始值无关的错误）。在对初始值进行了很多的尝试后，我逐渐收敛了。

再次感谢！

Answer 2

我对lsqcurvefit（...）没什么经验，但是快速浏览一下MathWork的函数文档会让我觉得你的参数与MATLAB的语法期望不符。您的用法类似于

 lsqcurvefit(fun,initial_points,time,y1_data,y2_data,lower_bounds)

这是带有两个y数据条目的六个参数。该函数的文档显示了六个参数语法，其中包含

 lsqcurvefit(fun,initial_points,time,y_data,lower_bounds,upper_bounds)

我尝试通过制作一个新矩阵来快速修复

 y_data = [y1_data', y2_data']

并插入一些高值随机上界。我收到了一个错误。

我认为你将不得不重新定义你的ydata数组并定义上限值。我将继续玩它并发布任何进展，但可能需要一些时间。祝你好运，请发布一个解决方案。

ode45 + lsqcurvefit-多个ODE

2 个答案: