基于粒子群优化算法的Logistic模型参数估计

FONT face; Verdana; 徐 星; 李元香; 吴 昱; 金 彤; FONT

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基于粒子群优化算法的Logistic模型参数估计

学术论文 | 更新时间：2025-07-16

- 基于粒子群优化算法的Logistic模型参数估计
- Parameter Estimation for Logistic Model by ParticleSwarm Optimization Algorithm
- 电子学报 2010年38卷第2A期页码：55-59
- 作者机构：
  
  （武汉大学软件工程国家重点实验室, ）,湖北,武汉,430072
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TP18
- 纸质出版：2010
- 稿件说明：
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FONT face, Verdana, 徐星, 等. 基于粒子群优化算法的Logistic模型参数估计[J]. 电子学报, 2010,38(2A):55-59.

FONT face, Verdana, XU Xing, et al. Parameter Estimation for Logistic Model by ParticleSwarm Optimization Algorithm[J]. Acta Electronica Sinica, 2010, 38(2A): 55-59.
FONT face, Verdana, 徐星, 等. 基于粒子群优化算法的Logistic模型参数估计[J]. 电子学报, 2010,38(2A):55-59. DOI：

FONT face, Verdana, XU Xing, et al. Parameter Estimation for Logistic Model by ParticleSwarm Optimization Algorithm[J]. Acta Electronica Sinica, 2010, 38(2A): 55-59. DOI：

摘要

<FONT face=Verdana>将Logistic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，然后利用粒子群优化算法(PSO)的全局搜索能力对此问题求解.仿真实验中所使用的数据包括真实数据和随机采样数据.实验结果表明，在这两种数据条件下PSO算法均能够较准确地估计获得Logistic模型的参数，证实了PSO算法是Logistic模型参数估计的一种可靠有效的算法.同时也分析了参数维数和噪声对PSO算法的收敛性和稳定性的影响.

Abstract

<FONT face=Verdana>The parameter estimation for Logistic model was formulated as a multidimensional unconstrained function optimization problem

and then particle swarm optimization (PSO) algorithm was adopted to solve this problem for its global searching ability.Experimental data includes reallife observation series

randomly sampling data.Experimental results show that PSO algorithm can both obtain quite accurate parameter estimation of Logistic model

and PSO is a reliable and effective method in parameter estimation for Logistic model.Furthermore

the effect of parameter dimension and noise on the stability and convergence of PSO algorithm was analyzed as well.

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