integrand <- function(y) { (y - y_true[i])^2 } # 使用数值积分函数计算积分值 integral <- integrate(integrand, -Inf, Inf)$value # 将CRPS值累加到总值中 crps <- crps + (y_pred[i] - integral) ^ 2 }
时间: 2024-03-18 07:46:07 浏览: 18
这段代码计算了一个样本集合的 CRPS(Continuous Ranked Probability Score),其中 `integrand` 函数是被积函数,`y_true` 和 `y_pred` 分别是真实值和预测值的向量。
这个错误提示表明在某个样本中,`integrand` 函数的积分可能是发散的,导致无法计算 CRPS 值。出现这种情况的原因可能是被积函数 `integrand` 在某些点上无定义或者在积分区间不满足某些条件,导致积分结果无法收敛。
为了解决这个问题,你可以尝试调整积分区间或者调整被积函数,比如限制积分区间的范围、对被积函数进行平滑处理等。如果需要更具体的帮助,请提供更多相关代码和数据信息。
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OBJ <- function(T, n, lambda) { integrand <- function(t, i) { (1.1^(i-1)) * lambda(t) } lambda <- function(t) { (1.6986/3110.396823) * ((t/3110.396823)^0.6986) } numerator <- (n-1) * 6050 + 2000 * sum(sapply(1:n, function(i) integrate(Vectorize(integrand), lower = 0, upper = T[i], i = i)$value)) + 13200 denominator <- sum(T) OBJ_value <- numerator / denominator return(OBJ_value) } n <- 5 T <- rep(1000, n) # 初始化Ti为相同值 library(pso) lower_bounds <- rep(0, n) # T的下界 upper_bounds <- rep(10000, n) # T的上界 fitness <- function(T) { OBJ_value <- OBJ(T, n, lambda) return(OBJ_value) } pso_control <- list(maxit =100) # 最大迭代次数 result <- psoptim(lower = lower_bounds, upper = upper_bounds, par = T, fn = fitness, control = pso_control) min_value <- result$value optimal_T <- result$par cat("最小值:", min_value, "\n") cat("对应的T值:", optimal_T, "\n")
这段代码存在一个问题,即在 `fitness` 函数中调用了 `lambda` 函数,但是这个函数的定义在 `OBJ` 函数之后。可以将 `lambda` 函数的定义放在 `OBJ` 函数之前,或者将 `lambda` 函数的定义移到全局环境中。另外,需要注意的是,`lambda` 函数的参数 `t` 是一个向量,而 `integrand` 函数中却以 `t` 为标量来调用 `lambda` 函数,这可能导致结果不正确。可以将 `integrand` 函数改为 `integrand <- function(t, i) { (1.1^(i-1)) * lambda(t[i]) }`。修改后的代码如下:
```
library(pso)
lambda <- function(t) {
(1.6986/3110.396823) * ((t/3110.396823)^0.6986)
}
OBJ <- function(T, n, lambda) {
integrand <- function(t, i) {
(1.1^(i-1)) * lambda(t[i])
}
numerator <- (n-1) * 6050 + 2000 * sum(sapply(1:n, function(i) integrate(Vectorize(integrand), lower = 0, upper = T[i], i = i)$value)) + 13200
denominator <- sum(T)
OBJ_value <- numerator / denominator
return(OBJ_value)
}
n <- 5
T <- rep(1000, n) # 初始化Ti为相同值
lower_bounds <- rep(0, n) # T的下界
upper_bounds <- rep(10000, n) # T的上界
fitness <- function(T) {
OBJ_value <- OBJ(T, n, lambda)
return(OBJ_value)
}
pso_control <- list(maxit =100) # 最大迭代次数
result <- psoptim(lower = lower_bounds, upper = upper_bounds, par = T, fn = fitness, control = pso_control)
min_value <- result$value
optimal_T <- result$par
cat("最小值:", min_value, "\n")
cat("对应的T值:", optimal_T, "\n")
```
integral <- integrate(integrand, -Inf, Inf)$value
这段代码使用 R 内置的 `integrate` 函数对 `integrand` 函数进行数值积分,并将结果存储在 `integral` 变量中。数值积分是一种近似计算积分值的方法,它将积分区间分成若干个小区间,对每个小区间内的函数值进行数值计算,然后将它们加和起来作为积分的近似值。
`integrate` 函数的第一个参数是被积函数,第二个和第三个参数分别是积分区间的下限和上限,这里使用 `-Inf` 和 `Inf` 表示积分区间为负无穷到正无穷。函数的返回值是一个列表,其中 `$value` 表示数值积分的近似值。
需要注意的是,数值积分存在误差,因此结果并不一定是精确的积分值。如果需要更高精度的积分结果,可以尝试使用其他方法,比如符号积分或蒙特卡罗积分。