Я пытаюсь минимизировать среднеквадратическую ошибку (RMSE) и максимизировать эффективность Нэша (NSC), используя метод наименьших квадратов в Python. Кодирование немного длиннее и сложнее, поэтому я просто приложил блок-схему, чтобы понять проблему.
В моей модели все параметры фиксированы, кроме Lam. Поскольку Lam зависит от Ln, поэтому для вычисления Ln мне необходимо применить пороговое значение таким образом, чтобы Ln = Lam-LP
в моем случае. Целевыми функциями являются RMSE и NSC и bounds = [1-10]. Может ли кто-нибудь объяснить мне, пожалуйста, как мне сформулировать мой шаг кодирования мудрым. Заранее спасибо
1 блок-схема: