一类改进的Logistic模型参数估计方法及其应用

发布时间：2018-06-03 02:50

  本文选题：Logistic模型 + 参数估计　； 参考：《数学的实践与认识》2017年22期

【摘要】：根据实测数据估计Logistic模型参数时,对已有的数据不满足直接利用三点法、四点法应用条件的问题,提出一类改进的三点法、四点法,即迭代逼近算法.以底部耗氧型结冰湖的溶解氧浓度分布为例,建立冰盖下溶解氧浓度垂直分布的Logistic模型,采用迭代逼近算法估计该模型的参数值.结果表明:改进的三点法、四点法的判定系数都较高,均可用于Logistic模型的参数估计,但改进的四点法整体优于改进的三点法.算法进一步完善了Logistic模型的参数估计方法.
[Abstract]:When estimating the parameters of Logistic model based on the measured data, an improved three-point method, a four-point method, and an iterative approximation algorithm are proposed for the existing data which do not satisfy the application conditions of the three-point method and four-point method. The Logistic model of the vertical distribution of dissolved oxygen concentration under the ice sheet is established by taking the distribution of dissolved oxygen concentration in the bottom oxygen-consuming glacial lake as an example. The parameters of the model are estimated by iterative approximation algorithm. The results show that the improved three-point method and the four-point method can be used to estimate the parameters of Logistic model, but the improved four-point method is better than the improved three-point method. The algorithm further improves the parameter estimation method of Logistic model.
【作者单位】： 渤海大学数理学院;大连理工大学海岸和近海工程家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(41376186,11371071)
【分类号】：O212.1

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本文编号：1971176