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文档简介

1、四、非线性回归法(Method of nonlinear regression)在药物动力学中,血药浓度与时间的关系常常不是直线而是曲线,符合指数函数或抛物线等,如一室模型静脉注射即属指数函数,通常转化为对数形式,以logC对t进行线性回归求出k值。但此法不尽合理,因这是logC与t之间最小二乘,而不是C与t之间最小二乘。故提出非线性回归法,此法所得结果更为准确,但其计算复杂,工作量大,必须采用电子计算机才能完成运算。非线性回归一般采用高斯-牛顿(Gauss-Newton)迭代法。迭代法是用某个固定公式反复地计算,用以校正方程所得根的近似值,使之逐步精确化,最后得到的精度要求的结果。一般非线性

2、参数的确定,通常采用逐次逼近的方法,即逐次“线性化”的方法。设某药在体内的模型中待定参数a1,a2,a3,am,求得隔室中药时关系的函数式为:C = f (t,a1,a2,a3,am)其中t是单个变量,t = ( t1,t2,t3,tn),今有n组实验观测值(tk ,Ck)k = 1,2,n,在最小二乘意义下确定m个参数a1,a2,a3,am。下面介绍一般解法。1先给ai (i = 1,2,m)一个初始值,记为,并记初值与真值之差(未知),这时有若知则可求ai,在附近作Taylor级数展开并略去的二次以上各项得f (tk,a1,a2,am)式中 当给定时,均可由t算得。2列出正规方程(线性方程组),若参数为4个即m = 4,则应列出以下方程各方程前面的系数和Bi可以用以下公式求出上述方程组,用高斯消元法求解,继而算出值。3将算得之作为初值,重复上述步骤1,2,反复迭代和修正直至|小于允许误差或符合残差平方和的要求。残差平方和也是检查计算是否达到要求的重要指标,残差平方和上述迭代手续,解方程组,工作量很大,若编制工作程序,用电子计算机就能很方便地完成。计算程序框图如下:上述高斯-牛顿迭代法对于初始值依赖高,常先用残数法求出初始值。

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