基于粒子群优化算法的Richards模型参数估计和算法有效性

燕振刚; 胡贺年; 李广

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基于粒子群优化算法的Richards模型参数估计和算法有效性

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针对Richards模型参数估计较为困难的实际问题,提出将Richards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.结合谷氨酸菌体的实际生长浓度数据,在Matlab 2012b环境中,利用粒子群优化(PSO)算法建立适应度函数,在最小线性二乘意义下估计Richards模型中的4个参数,并建立了拟合的生长曲线和最优值变化曲线.为进一步验证算法有效性,将PSO算法与该模型传统参数估计法中的四点法和遗传算法(GA)进行了比较,以相关指数和剩余标准差作为评价指标.结果表明,PSO算法对Richards模型的拟合效果良好,对模型的参数估计有着很好的适用性.

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来源
《计算机应用》 |2014年第10期|2827-2830|共4页
作者
燕振刚; 胡贺年; 李广;
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作者单位

甘肃农业大学信息科学技术学院;

兰州730070;

甘肃农业大学经济管理学院;

兰州730070;

甘肃农业大学信息科学技术学院;

兰州730070;

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正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
粒子群优化算法; Richards模型; 参数估计; 算法有效性;

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