基于改进的粒子群算法的多元线性回归模型参数估计

• 作者: 刘锦萍 郁金祥
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化算法 惯性权重 参数估计 多元线性回归
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 所属期刊栏目: 分布式计算
• 页码范围: 101-105
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5289字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2010.04.028

摘要

针对基本粒子群算法易陷入局部解的不足,本文基于基本粒子群算法,着重对惯性权重因子进行改进,在非线性递减惯性权重策略基础上增加随机因素的考虑,给出了改进的算法-非线性递减随机惯性权重粒子群算法.并利用国际常用基准测试函数进行仿真实验,测试结果验证了改进算法的计算性能优于基本粒子群算法.在此前提下,本文针对多元线性回归分析中的参数计算复杂问题,又提出一种基于上述改进算法的参数估计方法,以最大似然准则作为粒子群优化算法的适应度函数,建立多元线性回归分析中的参数估计计算模型.算例仿真结果显示,该方法是高效和实用的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘锦萍	嘉兴学院数学与信息工程学院	13	61	4.0	7.0
3	郁金祥	嘉兴学院数学与信息工程学院	20	64	4.0	7.0