散乱数据图

我需要将(x,y)-数据拟合到具有两个变量(x和y)的方程式中,并检索5个未知参数。

我正在编写一个脚本,以处理来自简单.txt文件的IV数据(电流电压),并将其拟合为称为非理想二极管方程的方程;这是一个隐式非线性函数。

到目前为止,我已经使用python打开了文件,将数据分类为numpy数组,绘制了原始数据的散点图,并且我知道要适合的函数的外观。我尝试定义方程式,并尝试了SciPy函数fsolve和curve_fit,但没有运气(也许我不好用它们)。

我只需要简单地将数据拟合到以下方程式,检索参数并绘制实际曲线即可:

y = a-b *(np.exp((x-y * d)/ c)-1)-(x + y * d)/ e

import pandas as pd

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from scipy import optimize

OpenFile = pd.read_csv("test.txt", sep="\t", header=0)

FileArray = np.array(OpenFile)

x = FileArray[:, 0]

y = FileArray[:, 1] * 1000.0 / 0.08

plt.scatter(x, y)

def diode(data, a, b, c, d, e):

v, j = data

return a - b * (np.exp((v - j * d) / c) - 1) - (v + j * d) / e - j

### FAILED SCIPY OPTIMIZE ATTEMPT ###

parameters, parameterscovariance = optimize.curve_fit(diode, (x,y), y,

bounds = ([0, 0, 0, 0, 0],

[np.inf, np.inf, np.inf, np.inf, np.inf]),

max_nfev=10000)

plt.plot(x, diode((x,y), parameters[0], parameters[1], parameters[2], parameters[3], parameters[4]))

plt.show()

该代码绘制了数据点,但需要优化二极管方程,检索参数并绘制优化方程。

编辑:现在插入尝试使scipy优化隐式函数

参考方案

将数据发布到某处并给出失败的性质将很有帮助。也就是说,Python是否会给出异常,是否契合会给出错误消息,或者契合运行到完成,但契合只是“不好”?

您绝对希望为拟合参数提供初始值。 scipy.optimize.curve_fit()不允许用户不指定起始值,这是一种理解,这是一个错误,因为它没有指定初始值。非线性曲线拟合问题通常不是全局优化,而是通过优化初始值来工作的,并且通常对初始值敏感(尤其是在涉及指数衰减时)。 FWIW,当您未明确声明所有参数的初始值时,使用的初始值为“ 1”。这是一个好的默认值吗?不它不是。

我还认为您有一个可能更严重的问题。您的“ y”模型是先验的:“ y”取决于“ y”。我不知道您使用的公式,但我可以相信二极管的I-V曲线是超验的。除非您的d参数值是<< 1,否则我认为您的模型将不稳定。您可能要确保d的边界必须为<< 1,并且几乎可以肯定不希望以d = 1开头。

那可能不是您想要的答案,但是我希望它能帮助您走上正确的道路。

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