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时间:2020-06-21
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1、JournalofComputerApplicationsISSN1001—90812014—1O-10计算机应用,2014,34(1O):2827—2830CODENJYIIDUhttp://www.joca.an文章编号:1001—9081(2014)10—2827—04doi:10.11772/j.issn.1001—9081.2014.10.2827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(1.甘肃农业大学信息科学技术学院,兰州730070;2.甘肃农业大学经济管理学院,兰州730070)(通信作者电子邮箱yanzhg90
2、8@163.com)摘要: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。结合谷氨酸茵体的实际生长浓度数据,在Matlab2012b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
3、的适用性。关键词:粒子群优化算法;Richards模型;参数估计;算法有效性中图分类号:TP301.6文献标志码:AParameterestimationofRichardsmodelandalgorithmefectivenessbasedonparticleswarmoptimizationalgorithmYANZhengang,HUHenian,LIGuang(1.CollegeofInformationScienceandTechnology,GansuAgriculturalUniversity,LanzhouGar~u730070,China;2.Coll
4、egeofEconomicsandManagement,GansuAgriculturalUniversity,LanzhouGansu730070,China)Abstract:AimingtothepracticalproblemthatitisdifficulttoestimatetheRichardsmodelparameters,theparameterestimationproblemoftheRichardsmodelwasformulatedasamuhi—dimensionalunconstrainedfunctionoptimizationprobl
5、em.Combinedwiththeactualgrowthconcentrationofglutamicacid,inMatlab2012benvironment,thefitnessfunctionwasestablishedbyParticleSwarmOptimization(PSO)algorithm,fourparametersofRichaMsmodelwereestimatedbytheleastsquaremethod,andthegrowthcurveandtheoptimumcurvewereestablished.Tofurtherverifyt
6、heeffectivenessofthealgorithm,thePSOalgorithmwascomparedwithtraditionalparameterestimationmethod,suchasfourpointmethodandGeneticAlgorithm(GA)method,therelatedindexandtheresidualstandarddeviationwereusedastheevaluationindex.Theresultsshowthat,thePSOalgorithmhasbetterfittingeffectforRichar
7、dsmodelandgoodapplicabilityforparameterestimation.Keywords:ParticleSwarmOptimization(PSO)algorithm;Richardsmodel;parameterestimation;algorithmeffectiveness较为复杂]。0引言非线性模型参数估计的纯数学方法有四点法、三段法等。在模型的建立过程中,对生物生长过程的数量化描述较近年来,随着智能化算法的发展和应用,遗传算法(Genetic为知名的模型有Mitscherhch、Compertz、B
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