几种典型生长曲线的最优化拟合

生长曲线是在生物学、系统分析、预测学等许多学科领域中广泛应用的一类曲线模型。目前关于它的估计方法还不完善,常规统计方法只获得了曲线参数的近似估计。本文提出了一种适合于常用生长曲线的新估计方法——组合最优化方法,它解决了Marquardt法由于初始点选择不当而产生收敛性变坏的问题,获得了五种典型生长曲线的最优估计。计算实例表明,其计算方法完善,过程稳定,并且运算速度较快,比常规方法可减少拟合误差52.5％,故具有良好的实用价值。