설명

Mitcherlisch 법칙의 비선형 최소제곱 추정 문제.

소형 모델 유형 :NLP

카테고리 : 크레이지 슬롯 모델 라이브러리

메인 파일 : 최소.gms

$title 비선형 회귀 문제(LEAST,SEQ=24)

$onText
Mitcherlisch 법칙의 비선형 최소제곱 추정 문제.

Bracken, J 및 McCormick, GP, 8.4장. 다음의 선택된 응용 프로그램에서
비선형 프로그래밍. John Wiley and Sons, 뉴욕, 1968, pp. 89-90.

키워드: 비선형 계획법, 최소 제곱 추정, 비선형 회귀,
          계량 경제학
$offText

i '관찰 번호' / 1*6 / 설정;

테이블 dat(i,*) '기본 데이터'
         yx
   1 127 -5
   2 151 -3
   3379-1
   4421 5
   54603
   6 426 1;

변수
   ols '보통 최소제곱'
   dev(i) '편차'
   b1
   b2
   b3;

방정식
   dols 'ols의 정의'
   ddev(i) '편차 정의'
   sequ '단일 방정식 정의';

dols..ols =e= sum(i, sqr(dev(i)));

ddev(i).. dat(i,"y") =e= b1 + b2*exp(b3*dat(i,"x")) + dev(i);

순서.. ols =e= sum(i, sqr(dat(i,"y")-b1-b2*exp(b3*dat(i,"x"))));

모델
   최소 '보통 최소 제곱' / dols, ddev /
   단일 '단일 equ 정의' / sequ /;

b1.l = 500;
b2.l = -150;
b3.lo = -5.0;
b3.l = - .2;
b3.up = 5.0;

nlp를 사용하여 단일 최소화 ol을 해결합니다.

nlp를 사용하여 최소 최소화 ol을 해결합니다.