为了加快SARIMAX模型的训练时间,我第一次使用线程库。但是代码始终失败,出现了以下错误
Bad direction in the line search; refresh the lbfgs memory and restart the iteration.
This problem is unconstrained.
This problem is unconstrained.
This problem is unconstrained.
以下是我的代码:
import numpy as np
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima_
希望我能够很好地解释我的问题。
我正在研究非线性模型预测控制的实现。
我有3个文件: 1)。一个simulink slx文件,基本上是一个非线性摆模型。2)。一个函数文件,用于从simulink模型中获取成本函数。3)。MPC代码。
成本函数的代码片段
**simOut=sim('NonlinearPendulum','StopTime', num2str(Np*Ts));**
%Linearly interpolates X to obtain sampled output states at time instants.
T=simOut.get('
我在Dymola (基于modelica的商业软件)中运行一个系统模型。模型研究了在强迫对流作用下多孔物质的传热传质问题。我问这个问题的问题是关于模型模拟过程中产生的误差。
具有模型当前设置的在给定的模拟时间(7200秒)内成功运行。但是它在日志文件中生成以下提示(在整个运行时间歇性地):
ERROR: Failed to solve non-linear system using Newton solver.
To get more information: Turn on Simulation/Setup/Debug/Nonlinear solver diagnostics/Detail
似乎每当我运行ARIMA.fit()时,我都会从卡尔曼滤波器中得到一个标准:
## -- End pasted text --
RUNNING THE L-BFGS-B CODE
* * *
Machine precision = 2.220D-16
N = 1 M = 12
This problem is unconstrained.
At X0 0 variables are exactly at the bounds
At iterate 0 f= 5.60459D-01