文献类型：期刊文章

作　　者：刘锦萍[1,2] 郁金祥[1]

机构地区：[1]嘉兴学院数学与信息工程学院,浙江嘉兴314001 [2]华东师范大学计算机科学系,上海200062

出　　处：《计算机工程与科学》

基　　金：浙江省2010年度教育科学规划研究课题(SCG194)

年　　份：2010

卷　　号：32

期　　号：4

起止页码：101-105

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CSCD、CSCD2011_2012、ZGKJHX、核心刊

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。

关 键 词：粒子群优化算法 惯性权重 参数估计 多元线性回归

分 类 号：TP301.6]