本文選題：Logistic模型 + 參數(shù)估計��； 參考：《數(shù)學(xué)的實踐與認識》2017年22期

【摘要】：根據(jù)實測數(shù)據(jù)估計Logistic模型參數(shù)時,對已有的數(shù)據(jù)不滿足直接利用三點法、四點法應(yīng)用條件的問題,提出一類改進的三點法、四點法,即迭代逼近算法.以底部耗氧型結(jié)冰湖的溶解氧濃度分布為例,建立冰蓋下溶解氧濃度垂直分布的Logistic模型,采用迭代逼近算法估計該模型的參數(shù)值.結(jié)果表明:改進的三點法、四點法的判定系數(shù)都較高,均可用于Logistic模型的參數(shù)估計,但改進的四點法整體優(yōu)于改進的三點法.算法進一步完善了Logistic模型的參數(shù)估計方法.
[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.
【作者單位】： 渤海大學(xué)數(shù)理學(xué)院;大連理工大學(xué)海岸和近海工程家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(41376186,11371071)
【分類號】：O212.1

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本文編號：1971176