基于粒子群优化算法的Logistic模型参数估计

徐星; 李元香; 吴昱; 金彤

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将Logistic模型的参数估计问题转化为一个多维无约束函数优化问题,然后利用粒子群优化算法（PSO）的全局搜索能力对此问题求解.仿真实验中所使用的数据包括真实数据和随机采样数据.实验结果表明,在这两种数据条件下PSO算法均能够较准确地估计获得Logistic模型的参数,证实了PSO算法是Logistic模型参数估计的一种可靠有效的算法.同时也分析了参数维数和噪声对PSO算法的收敛性和稳定性的影响.

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来源
《电子学报》 |2010年第s1期|55-59|共5页
作者
徐星; 李元香; 吴昱; 金彤;
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作者单位

武汉大学软件工程国家重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;最优化的数学理论;
关键词
参数估计; 粒子群优化; Logistic模型; S生长曲线;

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