国赛优秀论文--用人工神经网络方法估计Ligistic方程参数

资 源 简 介

国赛优秀论文--用人工神经网络方法估计Ligistic方程参数

详 情 说 明

Logistic方程作为一种经典的生长模型，广泛应用于生态学、经济学等领域，其参数估计的准确性直接影响模型预测效果。传统的最小二乘法等参数估计方法在非线性、噪声干扰等复杂场景下往往表现不佳。

该优秀论文创新性地引入人工神经网络（ANN）进行Logistic方程参数估计。通过构建包含输入层、隐藏层和输出层的网络结构，将观测数据的时间序列作为输入，输出对应Logistic方程的参数值。网络采用反向传播算法进行训练，利用观测数据与模型预测值的误差不断调整权重，最终实现参数的高精度估计。

与传统方法相比，ANN方法展现出三大优势：一是对噪声数据具有更强的鲁棒性；二是无需预设参数初始值，避免局部最优问题；三是能够自适应学习数据中的非线性特征。论文通过仿真数据和实际案例验证了该方法的有效性，尤其在数据不完整或存在异常值时，ANN的估计误差显著低于传统方法。

这一研究为复杂场景下的参数估计提供了新思路，也体现了数学建模竞赛中交叉学科方法的应用价值。未来可进一步探索不同网络结构（如LSTM）对时序参数估计的优化效果。