典型文献
基于粒子群算法的P-Ⅲ型分布极大似然估计研究
文献摘要：
皮尔逊Ⅲ型分布(P-III)在水文频率分析中被广泛应用.采用极大似然法(MLE)估计其分布参数时,由于计算复杂,在应用上受到了很大限制.通过将对数似然函数作为粒子群算法(PSO)的适应度函数,利用优化算法求解参数极大似然估计的数值解,即PSO-MLE算法,能够有效克服传统计算方法的缺陷.针对存在似然方程无解问题的困扰,提出了一种在粒子寻优过程中约束均值和位置参数的改进型极大似然算法.以渭河流域年降雨量的水文频率分析为例,对比其他参数估计方法的RMSE、AIC、Filliben相关系数的计算结果,可以表明PSO-MLE法有较好的实际应用价值;结合蒙特卡罗随机模拟分析结果,从统计角度证明了PSO-MLE法的参数估计结果具有更好的无偏性和有效性.
文献关键词：
极大似然估计;水文频率分析;P-Ⅲ型分布;数值计算;粒子群优化算法
中图分类号：
作者姓名：
雷庆文;闫磊;鲁东阳;卜嘉骏;罗云
作者机构：
河北工程大学水利水电学院,河北邯郸 056038;河北工程大学河北省智慧水利重点实验室,河北邯郸 056038
文献出处：
引用格式：
[1]雷庆文;闫磊;鲁东阳;卜嘉骏;罗云-.基于粒子群算法的P-Ⅲ型分布极大似然估计研究)[J].中国农村水利水电,2022(07):128-131,139
A类：
极大似然算法,Filliben
B类：
粒子群算法,极大似然估计,皮尔逊,III,水文频率分析,极大似然法,MLE,分布参数,对数似然,似然函数,PSO,适应度函数,数值解,无解,位置参数,改进型,渭河流域,年降雨量,参数估计方法,RMSE,AIC,蒙特卡罗,随机模拟,无偏性,粒子群优化算法
AB值：
0.297402
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