gpt4 book ai didi

r - Bass模型遗传算法的R实现

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-03 10:52:38 25 4
gpt4 key购买 nike

我尝试估计低音曲线,以分析不同群体的创新扩散。到目前为止,我使用nlsLM()包的minpack.lm估计曲线的参数/以拟合曲线。我使用以下命令遍历不同的起始值来估计最佳拟合:

Bass.nls <- nlsLM(cumulative_y~ M * (((P + Q)^2/P) * exp(-(P + Q) * time))/(1 + (Q/P) * exp(-(P + Q) * time))^2
, start = list(M=m_start, P= p_start, Q=q_start)
, trace = F
, control = list(maxiter = 100, warnOnly = T) )


由于某些组的数据点很少,因此许多点不会收敛。

Venkatesan and Kumar (2002)建议在数据稀缺时使用遗传算法方法进行低音模型估计(另请参见 Venkatesan et al 2004)。我发现一些在R中实现GA的软件包(例如 GAgenalggafit)。但是,由于我是该领域的新手,所以我不知道要使用哪个包以及如何在包中使用低音公式。


您是否会建议您进行此类估算?
如果是,是否有示例说明如何在包装代码中包含低音模型的公式?

最佳答案

我希望下面的代码可以为您提供帮助。我使用“ GA”包来利用遗传算法。

x <- c(840,1470,2110,4000,7590,10950,10530,9470,
7790,5890)

t<- 1:length(x)
Horiz <- length(x)




fit <- function(p,q,m) {

res = x - (m*((exp((p+q)*t)*p*(p+q)^2) / (p*exp((p+q)*t)+q)^2))

-(sum(res**2)/Horiz)

}



GA <- ga(type = "real-valued",
fitness = function(x) fit(x[1],x[2],x[3]),
lower = c(0,0,0), upper = c(1,1,sum(x)*2),
popSize = 1000, maxiter = 1000 ,run = 500)


关于r - Bass模型遗传算法的R实现,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/53205558/

25 4 0
Copyright 2021 - 2024 cfsdn All Rights Reserved 蜀ICP备2022000587号
广告合作:1813099741@qq.com 6ren.com