使用FME包在R中安装ODE

我试图将ODE模型与一些数据相匹配，并求解模型中参数的值

我知道R中有一个名为FME的包，它旨在解决此类问题。但是，当我试图编写类似此软件包手册的代码时，程序无法使用以下回溯信息运行：

lsoda中的错误（y、times、func、parms…）：在执行任何集成步骤之前检测到非法输入-请参阅书面消息

代码如下：

x <- c(0.1257,0.2586,0.5091,0.7826,1.311,1.8636,2.7898,3.8773)
y <- c(11.3573,13.0092,15.1907,17.6093,19.7197,22.4207,24.3998,26.2158)

time <- 0:7

# Initial Values of the Parameters
parms <- c(r = 4, b11 = 1, b12 = 0.2, a111 = 0.5, a112 = 0.1, a122 = 0.1)

# Definition of the Derivative Functions
# Parameters in pars; Initial Values in y
derivs <- function(time, y, pars){
     with(as.list(c(pars, y)),{
         dx <- r + b11*x + b12*y - a111*x^2 - a122*y^2 - a112*x*y
         dy <- r + b12*x + b11*y - a122*x^2 - a111*y^2 - a112*x*y
         list(c(dx,dy))
     })
}

initial <- c(x = x[1], y = y[1])

data <- data.frame(time = time, x = x, y = y)

 # Cost Computation, the Object Function to be Minimized
 model_cost <- function(pars){
     out <- ode(y = initial, time = time, func = derivs, parms = pars)
     cost <- modCost(model = out, obs = data, x = "time")
     return(cost)
 }

 # Model Fitting
 model_fit <- modFit(f = model_cost, p = parms, lower = c(-Inf,rep(0,5)))

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x您的代码语法是正确的，它一直工作到最后一行

您可以使用

model_cost(parms)

这很好用，你可以看到

model_cost(parms)$model

您的“初始猜测”与观测数据相差甚远（比较“obs”和“mod”）。这可能是一个故障，因此拟合程序无法达到观测数据

暂时就这么多。。。我还使用参数“methods=…”检查了不同的方法，但仍然不起作用

致以最良好的祝愿，
约翰尼斯

编辑：如果使用：

model_fit <- modFit(f = model_cost, p = parms)

model\u fit也许我应该尝试不同的参数初始值，或者只是重新考虑参数的范围。感谢您的回复：）