基于hyper opt超参数优化的，求带有时滞项的微分方程组(DDE)数值解

实现

这个项目是用于解决需要参数寻优拟合真实数据的dde参数问题

实现方法： 通过调用matlab.engine，将参数传入MATLAB的dde23数值求解器中进行求解，返回数值解与真实值的RMSE 到Python中的opt函数，使用贝叶斯决策树的方式调整参数，重复以上过程得到最优参数。

基础模型solution

基础模型超参数寻优脚本

Python端:
_hper_2p.py
_hyper_all_divide_outputall.py

MATLAB端:
para.m                      定值参数
para_all_divide.m           全时变参数 
para_all_divide_2para.m     部分时变参数(i_I,i_Q)

为了使拟合的效果最佳，除了定值参数的model，还编写了时变参数的model以达到更好的效果

例子: hyper_all_divide_outputall.py使用hyper opt作为超参数寻优工具，超参数导入matlab中 (para_all_divide.m) 生成dde方程组中，matlab的dde23计算出数值解，并求出与真实值的rmse返回到python中，返回给opt函数作为贝叶斯分析最优参数的考据。

参数导入求数值解 控制模型 对比图绘制

Pytho端：
__para2data.py              参数导入求数值解 
__plot_output.py            对比图绘制
_control_model.py           控制模型(疫苗模型,人口流动模型,核酸检测模型, 口罩模型(废弃))

MATLAB端:                   
fit_output_all.m            参数导入输出所有人群的变化数据
fit_output_all_new_model.m  参数导入,控制模型参数导入(u1,u2,u3),输出所有人群的变化数据

对比图绘制图例

基础模型 二参数拟合 solution 说明

同上，将基础模型超参数寻优的参数只保留 $ i_I,i_Q $ ,通过 para_all_divide_2para.m导入matlab中，其他参数通过第一次非时变定参数拟合得出