使用leastsq方法为levenberg marquardt查找参数

Question

我正在尝试为我的 leastsq 模型和方程绘制数据，因为我不断收到形状错误。 我只是想猜测适合数据的参数，但如果看不到图表，我就无法做到这一点。

这是我到目前为止所拥有的：

from scipy.integrate import odeint
Import numpy as np
Import matplotlib.pyplot as plt

#data
didata1 = np.loadtxt("diauxic1.txt")
time = didata1[:,0]
pop2 = didata1[:,1]

# model equations
def diauxic_ode(x,t,params):
    r1,r2,k = params  
    y,S1,S2 = x
    derivs = [r1*S1*y+(k/(k+S1))*r2*S2*y, -r1*S1*y, -(k/(k+S1))*r2*S2*y]
    return derivs

# runs a simulation and returns the population size
def diauxic_run(pars,t):
    r1,r2,k,y0,S10,S20 = pars
    ode_params=[r1,r2,k]
    ode_starts=[y0,S10,S20]
    out = odeint(diauxic_ode, ode_starts, t, args=(ode_params,))
    return out[:,0] 

# residual function
def diauxic_resid(pars,t,data):
    r1,r2,k,y0,S10,S20 = pars
    ode_params=[r1,r2,k]
    ode_starts=[y0,S10,S20]
    out = odeint(diauxic_ode, ode_starts, t, args=(ode_params,))
    return diauxic_run(pars,t)-data


p0 =[1,1,1,1,1,1]
lsq_out = leastsq(diauxic_resid, p0, args=(time,pop2))

plt.plot(time,pop2,'o',time,diauxic_resid(p0,time,lsq_out[0]))

plt.show()

Answer 1

直接错误是调用diauxic_resid(p0,time,lsq_out[0]) 。

• 你真的想在同一个图中绘制原始数据和错误吗？
• 论据是错误的，无论是对于resid还是run 。 在要绘制调整结果的参数中具有初始点p0 ，已经很清楚了。

因此替换为diauxic_run(lsq_out[0],time) 。 或者更好的是，拆分绘图命令并增加曲线的样本密度

plt.plot(time,pop2,'o');
time = np.linspace(time[0], time[-1], len(time)*10-9)
plt.plot(time,diauxic_run(lsq_out[0], time))

从生成的测试数据

ptest = [0.5, 0.2, 20, 0.2,3.,1.5]
time = np.linspace(0,10,21);
pop2 = diauxic_run(ptest, time)+ np.random.randn(len(time))*0.01

导致拟合参数

lsq_out[0]: [ 0.23199391  0.5998453  20.67961621  0.19636029  2.16841159  2.32688635]