如何解决在噪声数据上拟合非线性函数理查兹函数
我正在尝试将Richards函数适合此数据集：
structure(list(volume = c(50,110,183,264,357,457,562,664,761,851,933,1007,1074,1135,920,690,750,555.4,561.7,769.3,847.3,78,149,233,328,432,539,637,727,809,881,942,997,1046,1087,1121,1151,1175,1193,1206,1213,1217,1219,30,48,70,102,147,205,275,440,540,632,723,812,893,961,1020,1123,1170,1210,1250,1285,1318,1346),corrente = c(12,18.6,16.2,39,21,43.8,19.4,46,16.4,44,13.4,43.2,11,13,12,12.92,42.97,6.34,36.72,26,7.8,14.2,23.4,26.8,21.4,36.2,18,36,14.4,32.4,27.6,8.2,23.2,6,4.8,3.6,2.6,1.4,0.8,0.4,0.2,3,4.4,6.4,9,11.6,14,16.6,20,18.4,18.2,17.8,13.6,11.8,10.8,9.8,9.4,8,7,6.6,5.6,4.4)),class = "data.frame",row.names = c(NA,69L))
对于给定的树种（Abies alba），数据表示木材体积相对于木材体积本身的增量。我要拟合的模型来自本文this paper。如您所见，数据非常嘈杂，因为它们表示在不同环境条件下生长的树木。我正在努力适应这种模式：
y = α * (1 - β * exp(-k * t)^{-1/(v)})
因为我找不到这四个参数的最佳初始值。
我找到了这个similar question，但答案不适用于我的问题。我尝试了不同的功能和软件包（grofit,FlexParamCurve,growthmodels,growthcurve），但找不到解决方案。任何帮助将不胜感激。
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