Установка ODE в R с использованием пакета FME

Я пытаюсь подогнать модель ODE к некоторым данным и решить значения параметров в модели.

Я знаю, что в R есть пакет под названием FME, который предназначен для решения такого рода проблем. Однако, когда я попытался написать код, подобный руководству этого пакета, программа не смогла запустить со следующей информацией трассировки:

Ошибка в lsoda (y, times, func, parms, ...): перед выполнением каких-либо шагов интеграции обнаружен недопустимый ввод - см. Письменное сообщение

Код следующий:

x <- c(0.1257,0.2586,0.5091,0.7826,1.311,1.8636,2.7898,3.8773)
y <- c(11.3573,13.0092,15.1907,17.6093,19.7197,22.4207,24.3998,26.2158)

time <- 0:7

# Initial Values of the Parameters
parms <- c(r = 4, b11 = 1, b12 = 0.2, a111 = 0.5, a112 = 0.1, a122 = 0.1)

# Definition of the Derivative Functions
# Parameters in pars; Initial Values in y
derivs <- function(time, y, pars){
     with(as.list(c(pars, y)),{
         dx <- r + b11*x + b12*y - a111*x^2 - a122*y^2 - a112*x*y
         dy <- r + b12*x + b11*y - a122*x^2 - a111*y^2 - a112*x*y
         list(c(dx,dy))
     })
}

initial <- c(x = x[1], y = y[1])

data <- data.frame(time = time, x = x, y = y)

 # Cost Computation, the Object Function to be Minimized
 model_cost <- function(pars){
     out <- ode(y = initial, time = time, func = derivs, parms = pars)
     cost <- modCost(model = out, obs = data, x = "time")
     return(cost)
 }

 # Model Fitting
 model_fit <- modFit(f = model_cost, p = parms, lower = c(-Inf,rep(0,5)))

Есть ли кто-нибудь, кто знает, как использовать пакет FME и решить проблему?