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计算机工程与科学年第卷第期文章编号基于改进的粒子群算法的多元线性回归模型参数估计刘锦萍郁金祥嘉兴学院数学与信息工程学院浙江嘉兴华东师范大学计算机科学系上海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
计算机工程与科学 年第 卷第 期 文章编号 基于改进的粒子群算法的多元线性回归模型参数估计 刘锦萍 郁金祥 嘉兴学院数学与信息工程学院浙江 嘉兴 华东师范大学计算机科学系上海 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
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