通过 csv 的行迭代优化函数

Question

关于我如何编写这个优化函数的一些事情是不让它引用我的 "Input" 数据集中的现有值来填充新列，"Opt":

Input=read.csv("....csv")
Input$Opt=0
Input$Opt <- optimize(f = function(x) abs(10.16 - KozakTaper(Bark='ob',
                                                SPP=Input$Species,
                                                DHT=x,
                                                DBH=Input$DBH,
                                                HT=Input$Ht,
                                                Planted=0)),
         lower=Input$Ht*.25, upper=Input$Ht+1,
         maximum = FALSE,  tol = .Machine$double.eps^0.25)[[1]]

我收到错误

invalid function value in 'optimize'

这里是 "KozakTaper" 的简要定义，因此您对我正在尝试做的事情有一些了解。诀窍，以及为什么我需要使用优化或类似的东西，是我不想要 y（这就是 KozakTaper returns）。我想知道如果 y=10.16，DHT 是什么，但是因为不能重新排列方程来求解 DHT，所以我使用优化 return 最小化 y 和 10.16 之间差异的 DHT 值。

KozakTaper=function(Bark,SPP,DHT,DBH,HT,Planted){
  if(Bark=='ob' & SPP=='AB'){
    a0_tap=1.0693567631
    a1_tap=0.9975021951
    a2_tap=-0.01282775
    b1_tap=0.3921013594
    b2_tap=-1.054622304
    b3_tap=0.7758393514
    b4_tap=4.1034897617
    b5_tap=0.1185960455
    b6_tap=-1.080697381
    b7_tap=0}
  else if(Bark=='ob' & SPP=='RS'){
    a0_tap=0.8758
    a1_tap=0.992
    a2_tap=0.0633
    b1_tap=0.4128
    b2_tap=-0.6877
    b3_tap=0.4413
    b4_tap=1.1818
    b5_tap=0.1131
    b6_tap=-0.4356
    b7_tap=0.1042}
  else{
    a0_tap=1.1263776728
    a1_tap=0.9485083275
    a2_tap=0.0371321602
    b1_tap=0.7662525552
    b2_tap=-0.028147685
    b3_tap=0.2334044323
    b4_tap=4.8569609081
    b5_tap=0.0753180483
    b6_tap=-0.205052535
    b7_tap=0}
  p = 1.3/HT
  z = DHT/HT
  Xi = (1 - z^(1/3))/(1 - p^(1/3))
  Qi = 1 - z^(1/3)
  y = (a0_tap * (DBH^a1_tap) * (HT^a2_tap)) * Xi^(b1_tap * z^4 + b2_tap * (exp(-DBH/HT)) +
                                                    b3_tap * Xi^0.1 + b4_tap * (1/DBH) + b5_tap * HT^Qi + b6_tap * Xi + b7_tap*Planted)
  return(y=round(y,4))}

如果您有不同的方法来为每行数据查找 DHT，我愿意接受其他建议。优化策略适用于一个数据点（给定物种、直径和高度的树），但由于我已经输入了对列名的引用，所以它遇到了错误。感谢所有关于修改内容的建议！

-KB

阿巴拉契亚山脉俱乐部研究员

输入数据的简化示例：

> dput(head(Input))
structure(list(Species = structure(c(3L, 3L, 3L, 3L, 8L, 8L), .Label = c("AB", 
"BC", "BF", "EH", "PB", "PR", "RM", "RS", "SM", "ST", "WA", "WP", 
"YB"), class = "factor"), DBH = c(6.9000001, 8.1000004, 5.8000002, 
6.5999999, 9.5, 7.5999999), Ht = c(44, 43, 34, 41, 56, 58)), .Names = c("Species", 
"DBH", "Ht"), row.names = c(NA, 6L), class = "data.frame")

Answer 1

您的函数 f returns 一个矢量，而不是标量，因为您将它应用于整个数据框。 optimize 无法对向量值函数进行运算，因此输出消息 "invalid function value".

相反，我假设您想为数据框的每一行找到一个优化解决方案。那就去做吧。

Bark='ob'; Planted=0
for (i in 1:6) {
SPP=Input$Species[i]; DBH=Input$DBH[i]; HT=Input$Ht[i]; 
f <- function(x) abs(10.16 - KozakTaper(Bark,SPP,x,DBH,HT,Planted))
o <- optimize(f, lower=Input$Ht[i]*.25, upper=Input$Ht[i]+1,
              maximum = FALSE,  tol = .Machine$double.eps^0.25)
cat(o$minimum, '  ')
}
## 11.00059   10.75038   8.500041   10.25055   26.2004   26.75473

（我在 KozakTaper 函数中将 '&' 更改为 '&&' 以避免警告。）

通过 csv 的行迭代优化函数

Iterating an optimize function through rows of a csv

loops

r

function

mathematical-optimization