PSO算法在非线性回归模型参数估计中的应用

• 作者: 方康年 陆克中
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化 非线性系统 参数估计
• 年，卷（期）: 2008,（12）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统结构
• 页码范围: 134-136
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 2613字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2008.12.040

摘要

非线性回归模型的参数估计是较为困难的寻优问题,经典方法常会陷入局部极值.由于粒子群算法是一种有效的解决优化问题的群集智能算法,它的突出特点是操作简便、容易实现且全局搜索功能较强,故将粒子群优化算法用于非线性系统模型参数估计,并通过对6种非线性回归模型的参数估计进行了验证.实验结果表明:粒子群优化算法是一种有效的参数估计方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陆克中	池州学院计算机科学系	37	123	7.0	9.0
2	方康年	池州学院计算机科学系	7	10	2.0	3.0