r - 更改 "R"中 nls.lm() 中的目标函数

Question

我正在使用函数 nls.lm {package: minpack.lm} 来优化水文模型的参数。该函数运行得很好，但我想使用其他目标函数 (OF)。通常，nls.lm 中的目标函数“fn”定义为

A function that returns a vector of residuals, the sum square of which 
is to be minimized. The first argument of fn must be par.

现在我想使用Nash-Sutcliff-Efficiency，其定义为

NSE <- 1 - (sum((obs - sim)^2) / sum((obs - mean(obs))^2))

或其他OF。问题在于 nls.lm 最小化了表达式 sum(x)^2 并且只有 x 是可修改的。我知道最适合 NSE = 1。因此1 - NSE创建了一个真正的最小化问题。

顺便说一句:示例 1 来自 nls.lm help page就是一个很好的例子；那里

observed - getPred(p,xx)

被最小化，实际上意味着什么

sum ( observed - getPred(p,xx) )^2

由nls.lm函数最小化，而getPred(p,xx)返回sim。

任何建议都会有帮助。提前致谢。米夏

Answer 1

nls.lm(以及相关函数 nls 和 nlsLM)旨在最小化残差的平方和。对于您寻求解决的问题，我会尝试应用通用最小化器。

如果问题“不太难”(也就是说，有一个全局最小值，很平滑)，您可以尝试对其应用“optim”(我会尝试“Nelder-Mead”和“BFGS”选项优先)，或“minqa”包中的“bobyqa”函数以及其他函数。

如果问题需要全局优化器，您可以尝试“GenSA”包中的“GenSA”函数、“rgenoud”包中的“genoud”函数或“DEoptim”包中的“DEoptim”函数，其中其他选项。 《统计软件杂志》即将发表有关“R 中的全局优化”的评论，该评论将对适用功能提供更完整的概述。