Сообщение об ошибке "Неправильный компонент диапазона" от TMB (Максимальный градиентный компонент не рассчитан)
Уважаемые пользователи TMB с горячим сердцем или пользователи, которые используют C++ в R, чтобы помочь мне.
Как юный пользователь TMB, у меня есть вопросы о моих сообщениях об ошибках от TMB.
Я обнаружил, что в моем коде есть ошибки. (2-я ошибка исправлена)
Результаты от gdbsource ()
1: Incomplete final line found on мой файл cpp (На самом деле это предупреждающее сообщение, а не ошибка. Я хотел бы знать, почему это произошло.)
2: следующее сообщение об ошибке, появляющееся после компиляции:
Error in ev(obj$env$par): Wrong range component.
Error in ev(obj$env$par) : Wrong range component.
check1: 1
0.208386
9.70444e-005
6.95024e-005
8.33432e-005
7.90787e-005
5.96018e-005
7.0229e-005
9.99291e-005
0.000112216
0.000101964
9.13024e-005
8.54733e-005
8.77122e-005
8.77124e-005
8.36922e-005
6.80879e-005
0.000135715
0.00014771
6.97471e-005
5.73876e-005
5.2996e-005
7.63701e-005
check2: 0.367879
check3: 20.0855
check4: 0.00273944
check5: 0.0450492
check6: 0.0301974
Optimizing tape... Done
Error in ev(obj$env$par) : Wrong range component.
In addition: Warning messages:
1: In nlminb(model$par, model$fn, model$gr) : NA/NaN function evaluation
2: In he(par) : restarting interrupted promise evaluation
outer mgc: NaN
Error in nlminb(model$par, model$fn, model$gr) :
gradient function must return a numeric vector of length 5
Execution halted
[Inferior 1 (process 8152) exited with code 01]
C:\Users\POPDYN~1\AppData\Local\Temp\RtmpkL2d5A\file1f1048dc1743:4: Error in sourced command file:
No stack.
(gdb)
Есть ли у вас идеи о второй ошибке?
Я заранее ценю ваши усилия, отзывы, ваши советы и вашу помощь!
Я приложил свои cpp, R коды и данные.
Я хотел бы разместить больше содержимого на этой странице. Основной проблемой в моем коде было определение параметра или вектора.
После комментария я запустил код, включающий часть cout. и результат
Код CPP (пересмотренный)
template<class Type>
Type objective_function<Type>::operator() ()
{
//data
DATA_VECTOR(C);
DATA_VECTOR(I);
int n = C.size();
//free parameters
PARAMETER(logR);
PARAMETER(logK);
PARAMETER(logQ);
PARAMETER(logsdproc); //log(sd) in the process error;
PARAMETER(logSigma);
PARAMETER_VECTOR(P);
Type r = exp(logR);
Type k = exp(logK);
Type q = exp(logQ);
Type sdproc = exp(logsdproc);
Type sigma = exp(logSigma);
//derived parameters
vector<Type> Ihat(n);
Type f = 0.0;
Type fpen = 0.0;
Type tmpP;
P(0)=1.0;
for(int t=0; t<(n-1); t++) {
//P(t)=B(t)/k;
tmpP = P(t) + r*P(t)*(1-P(t))-C(t)/k;
P(t+1) = posfun(tmpP, Type(0.01), fpen);
f += fpen;
f -= dnorm(log(P(t+1)), log(tmpP), sdproc, true);
};
for(int t=0; t<n; t++) {
Ihat(t)=q*P(t)*k;
};
f -= sum(dnorm(log(I), log(Ihat), sigma, true));
REPORT(P);
REPORT(Ihat); // plot
REPORT(fpen);
std::cout << " check1: " << P << std::endl; //thank you Wave!
std::cout << " check2: " << r << std::endl;
std::cout << " check3: " << k << std::endl;
std::cout << " check4: " << q << std::endl;
std::cout << " check5: " << sdproc << std::endl;
std::cout << " check6: " << sigma << std::endl;
return f;
}
albacore <- read.table("albacore.csv", header=TRUE, sep=",")
albacore
names(albacore) <- c("t", "C", "I")
n=c(dim(albacore)[1]) #the number of Bs
parameters <- list(logR=-1.0, logK=3.0, logQ=-5.9, logsdproc=-3.1, logSigma=-3.5, P=rep(0.3,n));
parameters
require(TMB)
compile("scalbav2.cpp", "-O1 -g", DLLFLAGS="")
dyn.load(dynlib("scalbav2"))
library(TMB)
gdbsource("scalbav2.R", interactive=TRUE)
################################################################################
model<- MakeADFun(albacore, parameters, random="P", DLL="scalbav2")
model$par
length(parameters$P)
fit <- nlminb(model$par, model$fn, model$gr)
rep <- sdreport(model)
print(summary(rep))
Данные
year catch cpue
1967 15.9 61.89
1968 25.7 78.98
1969 28.5 55.59
1970 23.7 44.61
1971 25.0 56.89
1972 33.3 38.27
1973 28.2 33.84
1974 19.7 36.13
1975 17.5 41.95
1976 19.3 36.63
1977 21.6 36.33
1978 23.1 38.82
1979 22.5 34.32
1980 22.5 37.64
1981 23.6 34.01
1982 29.1 32.16
1983 14.4 26.88
1984 13.2 36.61
1985 28.4 30.07
1986 34.6 30.75
1987 37.5 23.36
1988 25.9 22.36
1989 25.3 21.91
Я также приложил sessioninfo:
R version 3.5.0 (2018-04-23)
Platform: i386-w64-mingw32/i386 (32-bit)
Running under: Windows >= 8 (build 9200)
attached base packages:
[1] stats graphics grDevices utils datasets methods base
other attached packages:
[1] TMB_1.7.13
loaded via a namespace (and not attached):
[1] compiler_3.5.0 Matrix_1.2-14 tools_3.5.0 grid_3.5.0
[5] lattice_0.20-35