переполнение в exp с использованием python scipy.optimize.basinhopping

Я использую scipy.optimize.basinhopping, чтобы подогнать простую экспоненциальную функцию (aexp(-btime)) к реальным данным. Я пытаюсь получить соответствующие начальные догадки (для a и b), но в некоторых итерациях (для некоторых значений прыжковых догадок) происходит «переполнение в exp». Я знаю, что это из-за очень большого ответа, который нужно рассчитать по exp. Кстати получается что-то совсем не то. Можно ли как-то попросить код игнорировать те ошибки, содержащие догадки, чтобы предотвратить неверные результаты в выводе? + время идет от 0 до чего-то около e+06 Спасибо за вашу заботу и помощь


python overflow exp
person Attefeh    schedule 27.06.2018    source источник
comment
Одна строка кода стоит тысячи слов, потраченных на ее описание :) Пожалуйста, поделитесь тем, что вы пробовали, как есть. Кстати, добро пожаловать.   -  person vahdet    schedule 27.06.2018
comment
@vahdet привет :) Я сделал это.   -  person Attefeh    schedule 28.06.2018

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

вот мой код. после запуска я получаю ошибку переполнения для некоторых значений для bk, поэтому результирующее значение для ret абсолютно неверно, что-то далекое от правильного ответа. :(

def model(bk):
    s = 0
    realData = data()
    modelData = []
    modelData.append(realData[0])
    for time in range(len(realData) - 1):
        x = realData[0] * np.exp((bk[0] * np.exp(bk[1]*time))*time)
        y = 1 - realData[0] + x
        i = x / y
        modelData.append(i)
        s+=np.abs(i-realData[time])

    return(s)
def optimize():
    bk0 = [1,-1]
    minimizer_kwargs = {"method" : "BFGS"}
    ret = basinhopping(model, bk0, minimizer_kwargs=minimizer_kwargs, niter=100)
    print(ret)

optimize()
person Attefeh    schedule 28.06.2018