我有来自双重测试的数据，我正在尝试识别数学模型，以便调整PID控制器。这是绘制的数据。我把热水(m kg/s)倒进一个水箱，然后把里面较冷的水换掉。 ? 拟合的目的是获得K_p、tau_p和theta_p的值。在APMonitor上，有一个Python script可用于拟合FOPDT模型到数据。可悲的是，结果非常令人失望。 ? 为什么会这样呢？This是我使用<e
浏览 20提问于2019-10-08得票数 2
我使用SciPy.optimize.curve_fit https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.curve来获得曲线拟合函数的系数，SciPy函数将模型函数作为其第一个参数，因此，如果我想进行线性曲线拟合，我会将以下<
浏览 24提问于2021-11-21得票数 1
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我需要以一种相当间接的方式来拟合数据。在拟合中要恢复的原始数据是一些线性函数，上面有小的振荡和漂移，我想要识别它。让我们称其为f(t)。(真正的转移函数比较复杂，但它在这里不应该起作用)我创建了一个<e
浏览 3提问于2012-07-05得票数 0
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我试图训练一个预测模型，并希望使用样条样条插值来表示一些函数，构成模型的一部分。然而，这并不是一个简单的情况，在某个区域上拟合某些x，y数据以求样条系数，而是用样条近似的函数构成一个非线性生成模型的一部分。为了找到系数，我需要使用非线性最小化算法来对训练数据集进行优化。这意味着我需要能够直接指定一组系数，而不是使用scipy.interpolate中的拟合方法(如scipy
浏览 0提问于2014-01-15得票数 0
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曲线拟合估计值
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5]print(z) ##expected 50, actual was 26
我希望找到一个最佳拟合函数我试着阅读关于的文章，但据我所知，这不是我应该使用的内容，因为它使用的是一个预定义的函数，而在我的例子中，这个函数是我没有的。注意，对于函数是否应该是线性的/周期的&
浏览 3提问于2017-03-03得票数 2
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物理装置的理论模型拟合方法
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谢谢您的帮助！)我有一个以内部参数为特征的物理装置，我知道其中的标称值。我也有该装置的理论模型，这不同于物理装置，因为制造公差改变了内部参数。我有一个完全定义的设备模型，它也是对物理系统可能的非理想化的模型。然而，虽然通过了解k_{1...N}, \phi_{1...N} 来计算传递<e
浏览 0提问于2022-05-07得票数 3
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非线性回归中的标准误差
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我一直在用Python做一些蒙特卡洛物理模拟，但我无法确定非线性最小二乘拟合系数的标准误差。最初，我在我的模型中使用了SciPy的scipy.stats.linregress，因为我认为它将是一个线性模型，但注意到它实际上是某种幂函数。然后我使用了自由度为2的NumPy的polyfit，但是我找不到任何方法来确定系数的标准误差。
我知道gnuplot可以为我确定错误，但我需要对30
浏览 1提问于2011-08-20得票数 8
我试图理解为什么scipy.optimize.least_squares存在于scipy中。该函数可用于进行模型拟合.然而，我们可以使用scipy.optimize.minimize来做同样的事情。唯一的区别是，scipy.optimize.least_squares在内部进行计算，而如果一个人想要使用scipy.optimize.minimize，他/她必须手工计算用户想要最小化的<em
浏览 1提问于2018-03-10得票数 6
我在试着用高斯函数拟合数据。我试着改变了fitter的几个参数，高斯函数定义，以及fit的初始参数，但似乎都不起作用。代码如下：
from scip
浏览 4提问于2018-12-01得票数 0
我正在编写一个物理模拟程序(Ising模型，如果重要的话)，我需要将一维衰减的指数函数拟合到一组数据上，并对函数的参数进行估计，但是我已经搜索过了，我无法理解我的生命，理解不同的拟合方法，并选择一种能够完成这一看似非复杂的任务的方法我在Python中有一个程序，它使用scipy.optimization.curve_fit作为这个函数，但是由于模拟需要大量
浏览 0提问于2022-09-07得票数 0
我有一条光谱线的数据，这条光谱线形成了一个嘈杂的U型曲线。我想要拟合一条曲线，并找到最小点的x，y值。然后，我使用polyfit对其进行了多项式拟合。然后我在拟合的曲线上找到了最小点。因此，min(原始)略高于min(fitted_curve)，我如何找到这一点的X和Y误差？以下是我的代码的主要部分：
浏览 0提问于2014-01-16得票数 0
我正在尝试使用pymc3来拟合一个涉及voigt函数的模型(来自scipy.special)。voigt函数的输入应该是数组，而a，b是pymc3类。如何让scipy.special函数将pymc3 RV作为输入？运行下面附加的代码会产生错误： import pymc3 as pmimport numpy as np
浏览 11提问于2020-04-17得票数 0
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在情况a中，mgcv R包中的gam代码工作正常。~s(x0, bs = "cr", k = num_knots, m=2),data=dat)
summary(fit) 但是，当我在gam()中添加了参数后，它报告了错误"Model比data有更多的系数<- gam(y~s(x0, bs = "cr", k = num_knots, m=2, by = x1),data=dat) 这个错误让我感到困惑，因为我认为添加by参数来创建平滑项和参数项之间的交互不应该增加未知系数的<
浏览 43提问于2019-07-04得票数 0
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我试图用matplotlib绘制一些可视化图，在我的函数中，我检查波是否是对数的。这是我目前的工作版本：def is_logarithmic(waves):
returnpcov.diagonal().sum() return res
我正试图找到一种替代curve_fit()的</
浏览 5提问于2015-07-08得票数 7
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我想将函数f(x) = b + a / x与我的数据集相匹配。为此，我发现最优的leastsquares是合适的。我的代码如下：y是我计算出来的距离，但是是一个长度为20的数组，这里是一些随机数。y = np.random.rand(20)params = np.array([1,1])def funcinv(x):
浏览 3提问于2017-08-22得票数 0
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我只想对两个数据点拟合幂律模型(x**m * c)，以求出斜率m。我使用了scipy.optimize中的curve_fit函数来解决这个问题。现在，当我运行以下代码时from scipy.optimize import curve_fitcoeff, var = curve_fit(func, xdata, ydata, sigm
浏览 1提问于2015-10-27得票数 2
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我有一个未知分布的概率密度函数，它作为一组元组(x，f(x))给出，其中x=numpy.arange(0,1,size)和f(x)是对应的概率。有没有更好的方法来解决这个问题？例如，在<e
浏览 2提问于2016-03-22得票数 4
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现在，我知道，f(x)=y应该是一个线性函数。我可以通过计算得到这个函数的余因子“a”和“b”：等，使用正切函数。我知道该怎么做。当然我也用过谷歌，我看过docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/optimize.html#least-square-fitting-leastsq，
浏览 4提问于2014-05-02得票数 0
我正在使用scipy.stats来拟合我的数据。scipy.stats.invgauss.fit(my_data_array)从wiki ，它说，Wald分布只是另一个名称的逆高斯，但使用上述两个函数给我不同的拟合参数。scipy.stats.invgauss.fit给我三个参数，scipy.stats.wald.fit给出两
浏览 2提问于2014-01-21得票数 0
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