毕业设计 (数据换了，公式改了一个参数）

孟伟

Parameters e(1:20) [0.00000001,10000.0],a(1:20) [0.00000001,100000000.00],x(1:20) [0.00000001,4000.00];
Variable t，y;
Function y=sum(i=1:20)(x[i]*(1-exp(-36.0*e[i]*a[i]/0.008314*sqrt(e[i]/(e[i]+4.0*0.008314*t))*exp(-e[i]/(0.008314*t))/(e[i]/(0.008314*t))^2)))；
data  ;
// t     y
573.15        0.000602497
623.15        0.001070218
673.15        0.004827234
723.15        0.122487437
773.15        46.52731044
823.15        1248.769066
873.15        3200.671104
923.15        3289.839752

dingd

1. 
   
2. Constant n=2;
   
3. Parameters e(1:n) [0.00000001,10000.0],a(1:n) [0.00000001,100000000.00],x(1:n) [0.00000001,4000.00];
   
4. Variable t，y;
   
5. Function y=sum(i=1:n)(x[i]*(1-exp(-120.0*e[i]*a[i]/0.008314*sqrt(e[i]/(e[i]+4.0*0.008314*t))*exp(-e[i]/(0.008314*t))/(e[i]/(0.008314*t))^2)));
   
6. data  ;
   
7. // t     y
   
8. 573.15        0.006948337
   
9. 623.15        0.011346054
   
10. 673.15        7.408473912
    
11. 723.15        156.8088146
    
12. 773.15        1512.612069
    
13. 823.15        3496.301553
    
14. 873.15        4077.798896
    
15. 923.15        4089.918993
    

复制代码

n取20计算量大，效果也无明显改进，下面是n=2的结果：

均方差(RMSE): 35.7588420837722
残差平方和(SSE): 10229.5582973772
相关系数(R): 0.999841998920121
相关系数之平方(R^2): 0.999684022804584
决定系数(DC): 0.999601113768405

参数        最佳估算
----------        -------------
e1        173.698190455924
e2        184.397528421289
a1        99999999.9999988
a2        99999999.9999509
x1        3122.19916902151
x2        974.560395554263

====== 结果输出 =====

No        实测值y        计算值y
1        0.006948337        0.085150849186094
2        0.011346054        1.87787695579241
3        7.408473912        26.3870544771761
4        156.8088146        252.047832168193
5        1512.612069        1487.29791180991
6        3496.301553        3502.0775383907
7        4077.798896        4069.17038049583
8        4089.918993        4096.75941807666

孟伟

谢谢  太感谢了