Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

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