小编loi*_*wer的帖子

我正在使用 Python GEKKO 来模拟化学反应，可以这样描述：

1 -> 2 -> 3 -> 4

副反应如下：

2 -> 5

3 -> 5

产物(4)是稳定的。这导致了以下一组 ODE（速率方程），具有速率常数 k 和组分 c(i) 的浓度。

m.Equation(c_1p.dt() == -k1*c_1p)
m.Equation(c_2p.dt() == k1*c_1p - (k21 + k22)*c_2p)
m.Equation(c_3p.dt() == k21*c_2p - (k31 + k32)*c_3p)
m.Equation(c_4p.dt() == k31*c_3p)

我在 GEKKO 中实现了这些方程来估计速率常数。我将测量值​​初始化为参数，将预测值初始化为变量，将速率常数初始化为固定值（有限制）。目标函数是最小二乘法。这工作正常，结果在预期范围内（R2 > 0.99）。

问题是，当我尝试通过使用计算出的速率常数来求解 ODE（使用 GEKKO 或 scipy odeint）来验证这些结果时，我得到了不同的结果（见图 1）。点是测量值，X 标记预测值，虚线表示使用 odeint 使用计算的速率常数计算的曲线。

问题是，这种偏差从何而来？我找不到来源。

谢谢！

from gekko import GEKKO
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.integrate import odeint

m = GEKKO(remote=False) …