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Artificial bee colony and particle swarm optimization for the estimation of nonlinear regression parameters

Colonia de abejas artificiales y optimización por enjambre de partículas para la estimación de parámetros de regresión no lineal

artículo científico
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View/Open
14141-24688-1-SM.pdf (430.5Kb)
Date
2014-04-03
Author
de los Cobos Silva, Sergio Gerardo
Gutiérrez Andrade, Miguel Ángel
Rincón García, Eric Alfredo
Lara Velázquez, Pedro
Aguilar Cornejo, Manuel
Metadata
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Abstract
This paper shows the comparison results of ABC (Artificial Bee Colony) and PSO (Particle Swarm Optimization) heuristic tech- niques that were used to estimate parameters for nonlinear regression models. The algorithms were tested on 27 data bases from the NIST collection (2001), 8 of these are considered to have high difficulty, 11 medium difficulty and 8 low difficulty. Experimental results are presented.     
 
 Este trabajo presenta la comparación de los resultados de las técnicas heurísticas de ABC colonias de abejas artificiales (Artificial Bee Colony) y PSO enjambres de partículas (Particle Swarm Optimization) que son utilizadas para la estimación de parámetros de modelos de regresión no lineal. Los algoritmos fueron probados sobre 27 bases de datos de la colección NIST(2001), de las cuales 8 son consideradas con un alto grado de dificultad, 11 con un grado de dificultad medio y 8 con un grado de dificultad bajo. Se presentan los resultados experimentales.     
 
URI
https://hdl.handle.net/10669/13048
External link to the item
10.15517/rmta.v21i1.14141
http://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/14141
Collections
  • Revista de Matemáticas 21(1) [9]



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