问题标签 [gekko]

当我在 python 中使用示例时，错误显示如下： AttributeError: 'GEKKO' object has no attribute 'sos1'

我该如何解决这个错误？

代码如下所示：

我的代码适用于小变量。但是当我在 128*128 变量数组中执行时，出现以下错误：

APM 模型错误：字符串 > 15000 个字符 考虑将行分解为多个等式 这也可能是由于仅使用换行符 CR 而不是 CR LF（对于 Windows）或 LF（对于 MacOS/Linux） 要解决此问题，请保存 APM带有适当换行符的文件

我不知道如何解决这个错误。

假设是 gekko 不能像那样运行大数组变量。

我把代码放在下面。

有时我的 Python Gekko 应用程序用一个求解器比另一个求解器更好。很难预测哪个求解器的性能最好。由于 Python Gekko 支持在不同服务器上进行本地或远程求解m.GEKKO(server='http://{address}')，因此是否可以创建一个并行的 Gekko 应用程序，该应用程序将在任意数量的计算机（包括本地）上同时尝试所有求解器，然后在第一个进程成功返回时终止其他进程? 我一直在研究 Python 的多线程和并行包。有没有可以与 Gekko 一起很好地进行并行求解的方法？这是一个顺序原型：

我有一个树木数据集。在这个数据集中，我有唯一的绘图编号、获取数据“测量”的顺序以及树木的高度平均值（以米为单位）和年龄平均值（以年为单位）。像这样的东西： 数据负责人

接下来，我定义模型以使用 Age 以这种方式预测高度：

身高 = B0 * ((1 - exp(-B1 *Age))**B2)

我的目标是分别确定 B0、B1 和 B2 的值。为此，我使用包 gekko 通过以下代码查找模型的参数：

但是，我不确定我以正确的方式制作。是否可以在参数中没有初始值的情况下执行此操作？因为我使用了文献中 B0、B1 和 B2 的先前值。

如果您要查看我的数据集和我的流程，您可以在 Google Colab 中访问此笔记本。

Param我正在尝试将三次样条拟合到下面的数据点，当我使用类似示例m.x = m.Param(value=np.linspace(-1, 6))或使用常量时我有点困惑Const。

我在“位置：5”中遇到语法错误。我找不到错误的根源，因为不知道“位置 5”表示的位置。如何通过阅读错误代码识别原始代码中的问题行？而且，v3 是什么意思？

错误代码

在使用 GEKKO 对具有初始测量的动态系统进行建模时，即使打开 FSTATUS，GEKKO 似乎也完全忽略了测量。是什么原因造成的，我怎样才能让 GEKKO 识别初始测量值？

我希望求解器将初始测量考虑在内，并相应地调整解决方案。

I have 100 points of data that I'm trying to describe using sysid in GEKKO. At some point ( t = 50 in this case) the data changes significantly and the prediction is no longer accurate. I'm trying to include an if statement that evaluates actual vs predicted and generates a new model (new yp ) if the prediction is x times bigger than the model. Here's my sample code. The loop continues evaluating yp at each point in time but it should be evaluating yp_new now.

我正在学习将 Gekko 的大脑模块用于深度学习应用程序。

我一直在建立一个神经网络来学习 numpy.cos() 函数，然后产生类似的结果。

当我的训练范围是：

但是当我尝试将边界扩展到：

我需要在我的神经网络中进行哪些更改以增加我的模型的灵活性，以便它适用于其他范围？

这是我的代码：

这些是 2pi 的结果：

这些是 3pi 的结果：

如何从 GEKKO 获得关于解决我的模型需要多长时间的输出？我知道基于Python 中经过的测量时间，我可以让我的代码打印运行我的代码所花费的总时间，但我不知道如何隔离求解器时间。

求解器时间 1 列为0.18468秒，但这与 IPOPT 报告的0.0156秒时间不同。如何以编程方式获取求解器报告的时间？