Должен ли я получить одинаковые результаты в режиме оценки и в режиме моделирования в GEKKO?

Я оцениваю некоторые параметры в режиме 5 в GEKKO, а затем передаю эти параметры в имитационную модель (режим 4), но не получаю таких же результатов для своих переменных. Это вызвано накопленной ошибкой из-за того, что значения параметров могут быть усечены, или это может быть вызвано другой проблемой? Должен ли я получить одинаковые значения для моих переменных? Переменные ограничены (на случай, если это повлияет на результат).

Вот код:

from gekko import GEKKO

def run_model_fixed(days, population, case, k_val, b_val, u0_val, 

sigma_val, 
    Kmax0, a_val, c_val):
  list_x =[]
  list_u =[]
  list_Kmax =[]
  list_b =[]
  error=[]
  der=[]
  list_s=[]
  for i in range(len(days)):
    list_xi=[]
    list_ui=[]
    list_bi=[]
    list_Ki=[]
    list_si=[]
    list_der=[]
    for j in range(len(days[i])):
        m = GEKKO(remote=False)
        m.time= days[i][j]
        x_data= population[i][j]
        x = m.CV(value=x_data, lb=0); x.FSTATUS = 1 # fit to measurement
        x.SPLO = 0
        sigma= m.Param(sigma_val)
        s= m.Param(c_val)
        
        d = m.Param(c_val)
        k = m.FV(value=0.1, lb= 0, ub=100); k.STATUS=1
       
        b = m.Param(b_val)
        r = m.FV(value=0.5, lb= a_val, ub=1); r.STATUS=1
        step = [0 if z<0 else 1 for z in m.time]
        m_param = m.Param(step)
        u = m.Var(value=u0_val, lb=0, ub=1)
        m.free(u)
        c= m.Param(c_val)
        Kmax= m.Param(Kmax0) 
      
    
        if case == 'case4':
          m.Equations([x.dt()==  x*(r*(1-u**2)*(1-x/(Kmax))-m_param/(k+b*u)-d), u.dt() == sigma*(-2*u*r*(1-x/(Kmax))+(b*m_param)/(b*u+k)**2)])
        

        m.options.IMODE = 5  # dynamic estimation
        m.options.NODES = 5   # collocation nodes
        m.options.EV_TYPE = 1 # linear error (2 for squared)
        m.options.MAX_ITER=15000

        m.solve(disp=False, debug=False)    # display solver output
        list_xi.append(x.value)
        list_ui.append(u.value)
        list_der.append(Kmax.value[0])
        list_Ki.append(r.value[0]) 
        list_bi.append(k.value[0])
        list_si.append(b.value[0])

       
    list_x.append(list_xi)
    list_Kmax.append(list_Ki)
    list_u.append(list_ui)
    list_b.append(list_bi)
    list_s.append(list_si)
    der.append(list_der)
  return list_x, list_u, list_Kmax, error, list_b, list_s, der

def run_model_sim(days, population, case, k_val, b_val, u0_val, sigma_val, Kmax0, a_val, c_val):
  list_x =[]
  list_u =[]
  list_Kmax =[]
  list_b =[]
  error=[]
  der=[]
  list_s=[]
  for i in range(len(days)):
    list_xi=[]
    list_ui=[]
    list_bi=[]
    list_Ki=[]
    list_si=[]
    list_der=[]
    for j in range(len(days[i])):
      #try:
        m = GEKKO(remote=False)
        m.time= days[i][j]
        x_data= population[i][j]
        x = m.Var(value=x_data[0], lb=0)
        sigma= m.Param(sigma_val)
        d = m.Param(c_val)
        k = m.Param(k_val)
        b = m.Param(b_val)
        r = m.Param(a_val)
        step = [0 if z<0 else 1 for z in m.time]
        m_param = m.Param(step)
        u = m.Var(value=u0_val, lb=0, ub=1)
        #m.free(u)
        a = m.Param(a_val)
        c= m.Param(c_val)
        Kmax= m.Param(Kmax0) 
        dx = m.Var(value = 0.0)
        m.Equation(dx==x.dt())
        if case == 'case4':
          m.Equations([x.dt()==  x*(r*(1-u**2)*(1-x/(Kmax))-m_param/(k+b*u)-d), u.dt() == sigma*(-2*u*r*(1-x/(Kmax))+(b*m_param)/(b*u+k)**2)])
        
        m.options.IMODE = 5
        #m.options.MAX_ITER=15000
        #m.options.SOLVER=1

        m.solve(disp=False, GUI=False)
        
        list_xi.append(x.value)
        list_ui.append(u.value)
        #list_der.append(Kmax.value[0])
        list_Ki.append(m_param.value) 
        #list_bi.append(k.value[0])
        #list_si.append(sigma.value[0])

      
    list_x.append(list_xi)
    list_Kmax.append(list_Ki)
    list_u.append(list_ui)
    list_b.append(list_bi)
    list_s.append(list_si)
    der.append(list_der)
  return list_x, list_u, list_Kmax, error, list_b, list_s, m.options.OBJFCNVAL


k0,b0,group, case0,  u0, sigma0, K0, a0, c0 = (100, 100, 'Size1, Inc', 'case4', 0.1, 0.01, 0.1, 0, 0.01)
scaled_days[i][j]=[-7, 43, 104]
scaled_pop[i][j]=[0.00048029248653781915, 0.0005998737292033572, 0.0005998737292033572]

list_x, list_u, list_Kmax, error, list_b, list_s, der =run_model_fixed(days=[[scaled_days[i][j]]], population= [[scaled_pop[i][j]]],case=case0, k_val=k0, b_val=b0, u0_val=u0, sigma_val=sigma0, Kmax0=K0, a_val=a0, c_val=c0)
          
list_x2, list_u2, list_Kmax2, error2, list_b2, list_s2, der2 =run_model_sim(days=[[scaled_days[i][j]]], population= [[scaled_pop[i][j]]],case=case0, k_val=list_b[0][0], b_val=b0, u0_val=list_u[0][0], sigma_val=sigma0, Kmax0=K0, a_val=list_Kmax[0][0], c_val=c0)

Если я проверю, что list_x и list_x2 не совпадают