几种巴斯模型参数估计方法的比较研究_孟繁东

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1、第26卷第1期计算机仿真2009年1月文章编号:1006-9348(2009)01-0296-05几种巴斯模型参数估计方法的比较研究孟繁东,何明升(哈尔滨工业大学,黑龙江哈尔滨150001)摘要:在创新扩散的巴斯模型的基础上,提出了一种新的模型参数估计方法———采用蚁群算法作为巴斯模型参数估计方法。给出了运用蚁群算法思想设计的具体参数估计方法,并以中国移动通信技术的扩散为例,应用巴斯模型对其扩散趋势进行了实证研究,通过对蚁群算法和最小二乘法、遗传算法等传统参数估计方法估计结果的比较分析,得出结论,采用蚁

2、群算法作为巴斯模型的参数估计方法效果更好。最后对中国移动通信技术的扩散趋势进行了预测并提出策略建议。关键词:巴斯模型;参数估计;蚁群算法;比较研究中图分类号:F713文献标识码:AComparisonandResearchofSeveralParameterEstimationApproachesofBassModel———TakingtheDiffusionofMobileCommunicationTechnologyinChinaasanExampleMENGFan-dong,HEMing-shen

3、g(HarbinInstituteofTechnology,HarbinHeilongjiang150001,China)ABSTRACT:ThispapergivesadetailedintroductionofanewparameterestimationapproachofBassmodelcalledAntColonyOptimization(ACO)whichisbasedonBassmodel.Asanexample,theproliferationofmobilecommuni-catio

4、ntechnologyinChinawasusedtodemonstratethisalgorithm.TheLeastSquaresmethod,GeneticAlgorithms,andACOwereappliedtothemobilecommunicationtechnologyrespectivelyastheparameterestimationapproachesandtheresultswerethenanalyzedandcompared.Throughthecomparisonanda

5、nalysisofthethreeapproaches,itwasconcludedthattheACOisabetterapproachtouseastheparameterestimationapproachofBassmodel.KEYWORDS:Bassmodel;Parameterestimation;Antcolonyoptimization;Comparisonandresearch1引言信技术的扩散进行实证研究,通过采用不同模型参数估计方西方经济学者在长期的研究中建立了多个新产品扩散法与

6、蚁群算法的对比,证明蚁群算法的优越性,这是对巴斯模型用来预测新产品及新技术的扩散。而对这种扩散规律模型参数估计方法的重要发展;同时,运用巴斯模型对中国的准确描述,无论是对管理者或是对市场研究者都是非常重移动通信技术的扩散趋势进行实证研究,无论对于把握创新要的。新产品扩散模型以巴斯(1969)提出的耐用品首次购扩散的一般规律还是对我国移动通信产业以及未来3G的发买模型(简称巴斯模型)最为著名,尽管后来的学者在扩散模展进行指导,都有重要的理论与现实意义。型的研究上有很多建树,但是几乎都是以巴斯模型为基础发展

7、而来的,特别是能用于实证研究的扩散模型更是如此。2巴斯模型本文以一种全局寻优性能更好的算法———蚁群算法,作在诸多扩散模型中,巴斯模型及其后来的扩展型是其中为巴斯模型的参数估计方法,不仅能使模型曲线的拟合效果最重要的组成部分,特别是用于实证分析的应用模型,几乎更好,而且还能在模型数据不足的情况下,提供准确的预测,都是以巴斯模型为基础展开研究的。1969年,巴斯(Frank这对预测尚处在成长期的创新扩散具有非常重要的意义。M.Bass)融合了Fourt和Woodlock与Mansfield提出的两种本文采

8、用蚁群算法对巴斯模型进行参数估计,对中国移动通模式,并假设新产品的潜在采用者会受到两种传播方式的影[1]响:一是潜在采用者会受到大众媒体的影响,又称为外部基金项目:教育部高等学校博士学科点专项基金资助项目影响(ExternalInfluence),此类的采用者称为创新者(Innova-(20040213005)tor)。二是潜在采用者会受到口头传播的影响,又称为内部收稿日期:2007-12-13修回日期:2007-12-27影响(Inter

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