如何解决具有多个残差的最小二乘
我正在处理一个项目,我需要通过我的数据点找到最适合的项目。我已经使用最小二乘法来做到这一点,并且一旦使用了一个残差就成功地编写了一个代码。为了我的工作目的,我需要同时最小化两个残差。有办法吗?
我的第一个残差是:
q1 - func9(t1,parms)
我的第二个残差是:
np.cumsum(q1) - np.cumsum(func9(t1,parms))
这是我的代码的一部分,其中在 scipy.optimize 中使用了单个残差:
Cauchy_dca = sc.optimize.least_squares(
fun=lambda parms,time,rate: np.cumsum(q1) - np.cumsum(func9(t1,parms)),bounds=([0.0,-1,-9],[1e15,0.9,10]),x0=parm_init,args=(t1,q1),loss='cauchy',f_scale=100)
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