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遗传算法与最小二乘法在实验数据处理中的对比研究 被引量:6

The comparative analysis between the GA and the method of least squares in data processing
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摘要 采用遗传算法拟合甘油的黏度随温度的变化公式,并将得到的经验公式与采用传统的最小二乘法得到的公式比较.发现在处理某些非线性拟合问题时,采用最小二乘法并非最好,遗传算法得到的结论更优,方法也更简单. The genetic algorithms is used in getting the formula of glycerin viscosity coefficient's variation with temperature. And comparing with the original formula given by the method of least squares, the result shows that the formula definited by the genetic algorithms is more accurate. It proves that the genetic algorithms have a very high value in the nonlinear problems.
作者 张风雷
出处 《大学物理》 北大核心 2007年第6期32-34,共3页 College Physics
关键词 遗传算法 数据拟合 最小二乘法 非线性 genetic algorithms data fitting method of least squares nonlinear
  • 相关文献

参考文献4

  • 1Michalewicz Z.演化程序--遗传算法和数据编码的结合[M].北京:科学出版社,2000.
  • 2Holland J H.Adaptation in Natural and Artificial System[M].Boston:MIT Press,1992.
  • 3许国保,王福山.简明物理学辞典[M].上海:上海辞书出版社,1987.
  • 4盛忠志,简家文.甘油的粘滞系数随温度变化的经验公式[J].新疆石油学院学报,1998,10(1):68-70. 被引量:9

共引文献9

同被引文献58

引证文献6

二级引证文献26

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