求1stopt 3.0以上版本的大侠帮我运行个程序，非常感谢

apple0905016

Parameters M,N;
Variable t,x1,x2,y1,y2;
SharedModel;
Function y1=exp(x2^2*(N*(exp(-0.3*N/(8.314*t)))^2/
(8.314*t*(x1+x2*exp(-(N*0.3/(8.314*t)))^2)+
M*exp(-M*0.3/(8.314*t))/
(8.314*t*(x2+x1*exp(-M*0.3/(8.314*t)))^2))))*x1*
10^(5.5457-799.767/(-81.752+t))/101.3;
          y2=exp(x1^2*(M*(exp(-0.3*M/(8.314*t)))^2/
(8.314*t*(x2+x1*exp(-(M*0.3/(8.314*t)))^2)+
N*exp(-N*0.3/(8.314*t))/
(8.314*t*(x1+x2*exp(-N*0.3/(8.314*t)))^2))))*x2*
10^(7.0471-1657.459/(-46.13+t))/101.3;
Data;
307.2        0.9612        0.0388        0.9949        0.0051
308.1        0.9497        0.0503        0.9931        0.0069
309        0.9509        0.0491        0.9879        0.0121
310        0.9005        0.0995        0.9803        0.0197
311        0.8732        0.1268        0.9521        0.0479
312        0.8629        0.1371        0.944        0.056
313        0.8579        0.1421        0.9302        0.0698
314        0.863        0.137        0.9233        0.0767
315        0.8402        0.1598        0.9079        0.0921
322        0.6835        0.3165        0.8137        0.1863
328        0.6251        0.3749        0.7808        0.2192
332        0.5722        0.4278        0.6871        0.3129
338        0.4846        0.5154        0.5706        0.4294
345        0.497        0.503        0.5537        0.4463
353        0.3779        0.6221        0.4479        0.5521
357        0.2651        0.7349        0.2712        0.7288
360        0.1603        0.8397        0.1734        0.8266
366        0.1091        0.8909        0.1107        0.8893

lipeng-hm

迭代数: 18
计算用时(时:分:秒:微秒): 00:00:01:486
优化算法: 麦夸特法(Levenberg-Marquardt) + 通用全局优化法
计算结束原因: 达到收敛判定标准
均方差(RMSE): 0.132748008689336
残差平方和(SSE): 0.634393217195421
相关系数(R): 0.979655138837873
相关系数之平方(R^2): 0.959724191051453
决定系数(DC): 0.954178182492772
F统计(F-Statistic): 381.260797925629

参数                  最佳估算
--------------------        -------------
M                  6186.91086657305
N                  -5920.93504073497

====== 输出结果 =====

No        实测y1        计算y1        实测y2        计算y2
1        0.9949        0.933263183954653        0.0051        0.0141080476247458
2        0.9931        0.945164646624124        0.0069        0.0171342893062913
3        0.9879        0.978343695465077        0.0121        0.0177041368256674
4        0.9803        0.912874926358562        0.0197        0.0251854374902564
5        0.9521        0.884355451221358        0.0479        0.0283691906203398
6        0.944        0.891929908662516        0.056        0.0304447125418335
7        0.9302        0.911701427284223        0.0698        0.0323293863562384
8        0.9233        0.957123276811411        0.0767        0.0337640818800348
9        0.9079        0.931236547321287        0.0921        0.0367453406161098
10        0.8137        0.712404713790177        0.1863        0.0595229243392846
11        0.7808        0.699947005388367        0.2192        0.083156888754109
12        0.6871        0.64683657521559        0.3129        0.104456620211319
13        0.5706        0.539348425786477        0.4294        0.147203628545102
14        0.5537        0.704570816976047        0.4463        0.197985238779262
15        0.4479        0.510026848677963        0.5521        0.305390076063544
16        0.2712        0.30469553971721        0.7288        0.396751821243849
17        0.1734        0.154570036067347        0.8266        0.492529293078972
18        0.1107        0.109437452121875        0.8893        0.650156916459444