不使用GEKKO的多元非线性回归

多元非线性回归是一种统计分析方法，用于建立多个自变量与一个或多个因变量之间的非线性关系模型。与线性回归不同，多元非线性回归可以处理非线性关系，更适用于复杂的数据分析和预测任务。

优势：

模型灵活性：多元非线性回归可以拟合各种非线性关系，适用于实际问题中更复杂的数据模式。
预测准确性：通过考虑非线性关系，多元非线性回归可以提供更准确的预测结果。
变量选择：多元非线性回归可以帮助确定哪些自变量对因变量的影响最大，有助于变量筛选和特征工程。

应用场景：

经济学：多元非线性回归可用于分析经济数据中的非线性关系，如消费者行为、市场需求等。
生物学：在生物学研究中，多元非线性回归可用于建立基因表达与生物特征之间的关系模型。
工程学：多元非线性回归可用于工程领域的建模和预测，如材料强度、结构稳定性等。

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请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和项目要求进行评估。

GEKKO多元非线性回归

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np.array(df["t"]) #Dep Var 2ym = np.array(df["S"]) #Indep Var m = GEKKO()b = m.FV(lb=-100.0,ub=100.0) c = m.FV(lb=-100.0,ub=100.0我遵循了APMonitor.com的代码。这段代码非常适合这里<

浏览 5提问于2020-06-22得票数 1

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不使用GEKKO的多元非线性回归

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我尝试使用的模型是sy = a + b*x + c*x^2 + d*y + e*y^2 + f*z + g*z^2。有没有办法获得模型的调整后的R平方值？

浏览 20提问于2020-06-22得票数 0

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线性回归和非线性回归的度量精度

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对于线性或非线性回归模型，是否有一种大小适合于所有度量的精度/错误率？我怎么知道要使用哪一种度量？

浏览 0提问于2019-07-05得票数 0

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基于gekko的约束多变量非线性回归

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我试图用gekko约束多变量非线性回归。我约束参数ci，但不能约束部分函数同时具有参数和变量。基本上，0<ci(ci 10**c10)(ci 11**(c11+c12*xd12))<1是我所需要的。import numpy m = GEKKO(rem

浏览 5提问于2021-01-21得票数 2

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如何在Gekko中利用缺失数据实现动态参数估计？

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通过，我能够在Gekko中建立一个动态参数估计。下面是代码，其测量值如下(文件在我的系统中名为MeasuredAlgebrProductionRate_30min_18h.csv，并使用;作为分隔符)：import假设我还在某个时间点(第一列)测量了X(第二列)，其余部分是不可用的(因此是NaN)。我想调整k_1和f_1，以便模拟和观察变量X和q_prod尽可能地匹配。另一个问题:如果m.t

浏览 0提问于2019-08-21得票数 1

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在gekko非线性回归中，如何正确处理多维数组？

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尝试用gekko库对python进行非线性回归。在我的情况下，我需要多维回归。所以我试着做了些修改。这就是结果。import pandasimport numpy as npm = GEKKO() x = m.Param(value=xm, name=

浏览 0提问于2019-08-30得票数 2

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考虑一个包含MVs，m.Var，m.CV和m.Param矩阵的gekko方程，其中包括一个基于非线性回归的最大化问题。如何将依赖时间的决策变量'covar‘添加到当前代码中，以便： covar(在时间t) = 1，gekko_attr1 ** attr1_pow，gekko_attr2 ** attr2_pow，gekko_attr3** attr3_pow *covar(在时间t-1) *转置(1，gekko_attr1

浏览 16提问于2021-04-05得票数 1

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GEKKO NL求解器给出了与参考值不相对应的拟合值。

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(3)令人惊讶的是，使用以下只包含一个参数的模型得到了更好的拟合。我遵循了非线性回归的代码，如下所示：)可从此处下载度量点文件：import math import os.pathimport matplotlib.

浏览 7提问于2022-08-09得票数 1

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GEKKO NL解算器失败，最初猜测为0。

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我刚接触过GEKKO，用一个简单的非线性优化问题来测试它，但是当初始猜测为0时，它会触发一个错误的“未找到解”的异常。我对此有两个问题：我的代码是根据这里给出的非线性回归示例：编写的。dl=0)xm = measure_data[0] y

浏览 7提问于2022-08-09得票数 1

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Gekko PRED_HOR和CTRL_HOR vs m.time

我正在尝试实现一个在线的MPC控制器，但我对m.time到底做了什么感到有点困惑。使用m.options.IMODE = 6 #MPC和m.options.REQCTRLMODE=3，我尝试定义预测和控制范围： m.options.CTRL_HOR=10 m.options.CTRL_TIME但是问题是，如果我没有定义m.time，控制器就会抛出一个错误，但是它到底做了什么，为什么用ctrl和pred设置各自的时间步长还不够呢？

浏览 18提问于2020-09-21得票数 2

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如果成本函数有交互作用，梯度下降是否相同？

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如果成本函数为C=|Y-Y(X)|^2，我们将b更新为哪里是学习率和是成本函数C相对于b的偏微分。如果在多元回归中存在一种相互作用，并且我们希望坚持线性模型公式(不使用树或其他非线性回归器)，那么成本函数仍然是一样的，我们是否只是用相同的方式更新b呢？即相互作用项的存在对梯度下降没有影响。我没有看到有或没有相互作用的梯度下降的任何差异。

浏览 0提问于2018-02-16得票数 3

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多元非线性回归

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我是机器学习的新手，我想实现多元非线性回归，但我似乎找不到任何好的C++库(例如:数据)。002 5.58e+002 2.19e+002 我需要非线性回归模型来预测给定输入变量(x1，x2，x3，x4，x5，x6)的输出

浏览 2提问于2013-03-24得票数 2

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基于Gekko的约束多元线性回归

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我有一个多元线性回归问题，其中我有关于输出范围的先验信息(因变量y)，预测必须总是在这个范围内。我希望找到每个特征(自变量)的系数(上界和下界)，以便将线性回归模型限制在期望的输出范围内。例如，我想在sklearn.datasets.load_boston上应用这个解决方案，在这里我知道房子的价格将在的范围内。在下面的例子中，我的目标是10 < yp < 40，并在此基础上求出所有系数的最小和最大界。from sklearn.datase

浏览 1提问于2022-04-24得票数 2

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提高Python gekko中非线性回归的质量

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我正在尝试使用python GEKKO非线性回归工具来执行使用阶跃响应的二阶过阻尼系统的系统识别。我的代码如下： m = GEKKO()m_time=m.Param(value=time) m_T1 = m.FV(value=initT1似乎优化器似乎陷入了目标函数的局部极小值，使得目标函数太高 ? 解算器的输出为： The final value o

浏览 22提问于2021-10-30得票数 1

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Python :如何避免从IPOPT“解决到可接受的水平”引发错误。

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IPOPT解决程序解决到一个可接受的级别并退出，但是gekko返回一个错误并返回我的解决方案。根据IPOPT文档，可接受级别的公差为1.0e-6，这与gekko使用的OTOL和RTOL的默认值相同(以及我正在使用的值)。我能够修改gekko.py源代码以获得返回的答案，但通过这样做，我绕过了所有类型的错误。我不希望所有错误都被绕过，因为它们显然有助于调试其他问题，

浏览 1提问于2019-09-19得票数 2

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求多元非线性回归模型的方程？

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关于非线性和多变量回归，我使用的是R或Matlab。在有一个只有两个变量的回归的情况下，我简单地画出了关于X的图Y，并寻找模型的方程，它最符合点云的分布。但是，在Y与多个独立变量(在我的例子中是12个变量X_1, X_2,...,X_{12})相连的情况下。我怎样才能定义回归模型的方程？

浏览 0提问于2018-08-01得票数 1

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GEKKO AttributeError : sos1

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在python中使用example时，错误显示如下: AttributeError：'GEKKO‘对象没有属性'sos1’import numpy as npm = GEKKO()x1 = m.Var(value=20,lb=20, ub=6555

浏览 4提问于2019-11-13得票数 4

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函数初始化Gekko模块时"TypeError：‘模块’对象不可调用“

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我试图写一个函数，给定一组参数，用Gekko来解决一个最优控制问题。无论出于什么原因，每当我运行这个函数时，它都会给出这个错误。Traceback (most recent call last) 1 import gekkoas GEKKO <ipython-input-6-9d154ef663e4> in solve_system(theta, alph

浏览 0提问于2020-06-10得票数 2

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GEKKO Python -文档中的简单线性回归

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通过遵循GEKKO文档，我使用了线性和多项式回归的例子。这里只是关于简单线性回归的部分。from gekko import GEKKOym = np.array([0.52,0.53,0.4,0.6,1.01])#### Solutionm.options.IMODE=2 # coefficients

浏览 0提问于2021-03-04得票数 1

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