使Nls适合R

Question

我正在尝试满足以下条件。我已经测量了随时间变化的每分钟衰减量（DPM），因此我想根据方程式= y ~ dpm_dat[1,1] + y*(1-exp(1-k*x))来估算K。但是我的健康状况看起来很奇怪。有谁知道代码有什么问题或如何避免拟合曲线的这种曲折行为？ 非常感谢

代码：

dpm_dat <- read.csv("bla.csv", sep=";")
colnames(dpm_dat) <- c("DPM", "t")

fit <- nls(DPM ~ dpm_dat[1,1] + DPM*(1-exp(1-k*t)), data = dpm_dat, start = list("k"=1))

summary(fit)$parameters

library(ggplot2)

ggplot(dpm_dat, aes(x=t, y=DPM)) +
geom_point() +
stat_smooth(method = "nls", se = FALSE, 

fullrange = TRUE, method.args = list(formula=y ~ dpm_dat[1,1] + y*(1-exp(1-k*x)),

start = list("k"= 0)))+ ggtitle(paste("k=",summary(fit)$parameters))