Robustní algoritmus pro odhad parametrů nelineárních regresních modelů
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61988987%3A17610%2F05%3A00000008" target="_blank" >RIV/61988987:17610/05:00000008 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/61988987:17310/05:A1000DFK
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Robust Algorithm for Estimation of Parameters in Non-linear Regression Model
Popis výsledku v původním jazyce
The paper deals with algorithms for estimation of non-linear regression parameters. Stochastic population-based algorithm with competition was implemented and compared with standard gradient algorithm commonly used for least-squares estimates. The results show that this stochastic algorithm found the global minimum in most tasks where gradient algorithm fails. Such population-based algorithms can be used as a tool for estimation of non-linear regression parameters, especially in tasks of higher difficulty level or in tasks when suitable starting values for gradient method are not available.
Název v anglickém jazyce
Robust Algorithm for Estimation of Parameters in Non-linear Regression Model
Popis výsledku anglicky
The paper deals with algorithms for estimation of non-linear regression parameters. Stochastic population-based algorithm with competition was implemented and compared with standard gradient algorithm commonly used for least-squares estimates. The results show that this stochastic algorithm found the global minimum in most tasks where gradient algorithm fails. Such population-based algorithms can be used as a tool for estimation of non-linear regression parameters, especially in tasks of higher difficulty level or in tasks when suitable starting values for gradient method are not available.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA201%2F05%2F0284" target="_blank" >GA201/05/0284: Evoluční algoritmy se soutěžícími a spolupracujícími heuristikami</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2005
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
International conferenceTechnical Computing Prague 2005
ISBN
80-7080-577-3
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
1
Strana od-do
124-124
Název nakladatele
Humusoft
Místo vydání
Praha
Místo konání akce
Praha
Datum konání akce
1. 1. 2005
Typ akce podle státní příslušnosti
EUR - Evropská akce
Kód UT WoS článku
—