遗传算法对5种理论生长方程的最优拟合研究

摘要

利用北美林肯小区黄杉6个分期的数据,选择Logistic、Richards、Korf、Gompertz和Mitscherlich 5种生长方程建立胸径随年龄变化的生长模型.分别利用遗传算法和传统拟合方法确定参数,并对拟合效果进行对比分析.研究结果显示:遗传算法对于Richards和Korf方程的拟合精度要明显高于传统拟合方法,对于Logistic、Gompertz以及Mitscherlich方程的拟合精度几乎一致.通过将检验数据带入由遗传算法拟合的方程中,除拟合后不符合生物学意义的Korf方程外,发现由剩下4种方程计算得到的预测值与实际值无明显差异(P值均大于0.05).最终表明遗传算法对生长方程的最优拟合较传统拟合方法更有优势.