Question

我正在使用scipy.optimize.basinhopping，以使简单的指数函数（a exp（-b time））适合实际数据。我尝试进行适当的初始猜测（针对a和b），但是在某些迭代中（针对某些值进行跳槽猜测），发生“ exp溢出”。我知道这是因为要通过exp计算出很大的答案。顺便说一句，结果是绝对错误的。是否总有要求代码忽略那些包含猜测的错误，以防止输出错误的结果？ +时间从0到e + 06左右感谢您的关心和帮助

Answer 1

这是我的代码。运行后，对于bk的某些值，我得到了溢出错误，因此ret的结果值绝对错误，与正确答案相距甚远。：（

def model(bk):
    s = 0
    realData = data()
    modelData = []
    modelData.append(realData[0])
    for time in range(len(realData) - 1):
        x = realData[0] * np.exp((bk[0] * np.exp(bk[1]*time))*time)
        y = 1 - realData[0] + x
        i = x / y
        modelData.append(i)
        s+=np.abs(i-realData[time])

    return(s)
def optimize():
    bk0 = [1,-1]
    minimizer_kwargs = {"method" : "BFGS"}
    ret = basinhopping(model, bk0, minimizer_kwargs=minimizer_kwargs, niter=100)
    print(ret)

optimize()

使用python scipy.optimize.basinhopping在exp中溢出

1 个答案: