嘗試在R包FME中使用collin函數來識別參數，然後使用modFit來匹配它們

因此，我有一個系統的ode和一些數據，我正在使用R包deSolve和FME來匹配ode系統的參數到數據。當我將完整的參數設置爲數據時，我得到一個奇異的矩陣結果。所以我回過頭來看看所有FME軟件包文檔中建議的共線性索引截止值爲20的參數的共線性，然後我選擇了幾個參數子集的模型進行擬合。後來，當我跑MODFIT我得到這個錯誤：嘗試在R包FME中使用collin函數來識別參數，然後使用modFit來匹配它們

錯誤約（XMOD，yMod，XOUT = XDAT）：至少需要兩個非NA值進行插值

誰能賜教，以修復爲了這。其他一切工作正常。所以這不是一個編碼問題。

這裏是一個最小的工作示例（除去R = 2 MODFIT創建，我可以在最少的工作示例修復，但不是我的實際問題，所以我懷疑一個最小的工作示例幫助這裏的錯誤）：

`## ======================================================================= 
## Now suppose we do not know K and r and they are to be fitted... 
## The "observations" are the analytical solution 
## ======================================================================= 

# You need these packages 
library('deSolve') 
library('FME') 

## logistic growth model 
TT <- seq(1, 100, 2.5) 
N0 <- 0.1 
r <- 0.5 
K <- 100 

## analytical solution 

Ana <- cbind(time = TT, N = K/(1 + (K/N0 - 1) * exp(-r*TT))) 

time <- 0:100 
parms <- c(r = r, K = K) 
x <- c(N = N0) 

logist <- function(t, x, parms) { 
    with(as.list(parms), { 
    dx <- r * x[1] * (1 - x[1]/K) 
    list(dx) 
    }) 
} 

## Run the model with initial guess: K = 10, r = 2 

parms["K"] <- 10 
parms["r"] <- 2 
init <- ode(x, time, logist, parms) 

## FITTING algorithm uses modFit 
## First define the objective function (model cost) to be minimised 
## more general: using modFit 

Cost <- function(P) { 
    parms["K"] <- P[1] 
    parms["r"] <- P[2] 
    out <- ode(x, time, logist, parms) 
    return(modCost(out, Ana)) 
} 
(Fit<-modFit(p = c(K = 10,r=2), f = Cost)) 
summary(Fit)`

來源

2015-10-13 Rodney Beard

歡迎來到SO。請閱讀：http://stackoverflow.com/questions/5963269/how-to-make-a-great-r-reproducible-example – pcantalupo

好吧，已經發布了一個工作示例，但不確定它會解決問題。 –

我認爲問題出在您的成本函數中。如果您不提供K和r兩者，則成本函數將覆蓋r到NA的起始值。您可以測試此：

Cost <- function(P) { 
    parms["K"] <- P[1] 
    parms["r"] <- P[2] 
    print(parms) 
    #out <- ode(x, time, logist, parms) 
    #return(modCost(out, Ana)) 
} 
Cost(c(K=10, r = 2)) 
Cost(c(K=10))

此功能：

Cost <- function(P) { 
    parms[names(P)] <- P 
    out <- ode(x, time, logist, parms) 
    return(modCost(out, Ana)) 
}

暗角FMEDyna是非常有幫助的：https://cran.r-project.org/web/packages/FME/vignettes/FMEdyna.pdf參見如何指定目標（成本）功能14頁。

來源

2015-12-04 20:03:28 jtay

感謝沒有看了一會兒，我已經解決了這個問題，並忘記回報是的，這或多或少像你說的那樣，解決方案的選擇對於嘗試更多的方法產生了很大的影響，但我確實得到了它的工作。謝謝。 –

嘗試在R包FME中使用collin函數來識別參數，然後使用modFit來匹配它們

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