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金宝appSimBiology中支持的参数估计方法

SimBiology®金宝app支持各种优化方法的最小二乘和混合效应估计问题。根据优化方法，您可以为估计的参数以及特定于响应的误差模型(即每个响应变量的误差模型)指定参数边界。下表总结了SimBiology中支持的优化方法、拟合选项以及除MATL金宝appAB外所需的相应工具箱®和SimBiology。

方法 所需额外的工具箱 金宝app支持参数范围 使用参数敏感性__ Response-specific误差模型 固定或混合效果 金宝app支持随机EM算法 SimBiology功能使用
fminsearch - - - - - - 是的* 没有 是的 固定 没有 sbiofit
scattersearch - - - - - - 是的 取决于所选的本地解算器。 取决于所选的本地解算器。 固定 没有
nlinfit(统计和机器学习工具箱) 统计和机器学习工具箱™ 是的* 没有 没有 固定 没有
fminunc(优化工具箱) 优化工具箱™ 是的* 是的 是的 固定 没有
fmincon(优化工具箱) 优化工具箱 是的 是的 是的 固定 没有
lsqcurvefit(优化工具箱) 优化工具箱 是的 是的 是的 固定 没有
lsqnonlin(优化工具箱) 优化工具箱 是的 是的 是的 固定 没有
patternsearch(全局优化工具箱) 全局优化工具箱 是的 没有 是的 固定 没有
遗传算法(全局优化工具箱) 全局优化工具箱 是的 没有 是的 固定 没有
particleswarm(全局优化工具箱) 全局优化工具箱 是的 没有 是的 固定 没有
nlmefit(统计和机器学习工具箱) 统计和机器学习工具箱 没有 没有 没有 混合 没有 sbiofitmixed
nlmefitsa(统计和机器学习工具箱) 统计和机器学习工具箱 没有 没有 没有 混合 是的

__此列指示算法是否允许使用参数敏感性来确定目标函数的梯度。

*当使用fminsearch,nlinfit,或fminunc有了边界，目标函数返回正如果超出界限。当你打开选项，比如FunValCheck，如果在估计过程中超出界限，优化可能会出错。如果使用nlinfit，它可能会报告警告说，雅可比矩阵是病态的，或者如果最终结果太接近边界，雅可比矩阵无法估计。

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