Quanto è utile/interessante questa discussione:
| Autore |
Discussione |
|
|
serbring
Utente Junior
486 Messaggi |
 Inserito il - 13 aprile 2011 : 18:40:20
|
Ciao a tutti,
attraverso un algoritmo genetico sto implementando un modo per identificare dei parametri di un'equazione matematica a partire da misure. Questo metodo esiste già, ma agisce nel dominio del tempo mentre io lo sto facendo nel dominio della frequenza (Hz). La curva che dovrei fittare assume dei valori piuttosto variabili da 1 a 10^-10 per frequenze che vanno da 0 a 5Hz. Ho provato ad usare come funzione obiettivo il metodo dei minimi quadrati e nonostante che il fitting sia sempre buono la stima di questi parametri è sempre sbagliata. Sono certo di questo perché ho testato l'algoritmo genetico con un set di dati creato appositamente. Il problema di fondo è che il metodo non si cura di fittare bene le zone in cui le misure assumono dei valori molto bassi e quindi vengono introdotti dei comportamenti anomali che si traducono in stima totalmente sbagliata dei parametri. Se ci pensate un errore di 10^-5 nella zona in cui la misura è 10^-10, è praticamente trascurabile rispetto ad un errore di 1..001 nella zona in cui la misura assume il valore 1, d'altro canto quello di 10^-5 pesa molto di più. Che stimatore mi consigliate di usare nel mio caso?
La mia funzione almeno quella che sto usando per verificare la bontà del metodo è:
F(x)=(b*i*f+k)/(m*f^2+b*i*f+k)
Dove b, k e m sono i parametri che devo stimare, i componente immaginaria, ed f è il vettore della frequenza.
Ho provato ad usare la seguente formula a sentimento: sum(log(yi-f(xi))^2), e funziona perfettamente, ma solo nel caso teorico che sto usando per testare la funzione obiettivo, ma quando inzio a complicare le cose è totalmente scadente.
|
|
|
|
|
chick80
Moderatore
Città: Edinburgh
11491 Messaggi |
|
|
serbring
Utente Junior
486 Messaggi |
Inserito il - 18 aprile 2011 : 09:16:52
|
Citazione:
Messaggio inserito da chick80
Non so se può andare bene nel tuo caso, ma potresti ad es. provare a fare una regressione locale (LOESS)
http://en.wikipedia.org/wiki/Local_regression
ho provato a dare una vista ma sinceramente non ci ho capito molto, allora giocando tra gli stimatori, stavo pensando di usare come funzione di costo: F=sum((1/log(y(xi))-1/log(yi))^2).
Dite che è un buon stimatore dal punto di vista statistico? |
 |
|
| |
Discussione |
|
|
|
Quanto è utile/interessante questa discussione:
| MolecularLab.it |
© 2003-18 MolecularLab.it |
|
|
|
regressione
Guide tools online
