【摘 要】
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<正> 回归曲线预测模型有很多种,大部分计算简单易行。但对于修正的指数(Modified Exponential)模型、皮尔(Pear—Reed)模型及甘培茨(Gompcrtz)模型等,在计算最佳参数值时,往
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<正> 回归曲线预测模型有很多种,大部分计算简单易行。但对于修正的指数(Modified Exponential)模型、皮尔(Pear—Reed)模型及甘培茨(Gompcrtz)模型等,在计算最佳参数值时,往往应用试探法、图解法及选点法等粗而慢的近似方法,而且,这些方法对自变量的取值常常附加一些限制条件。如果用牛顿法进行非线性最小二乘拟合,则因其局部收敛性而要求近似初值具有相当高的精度,方能使迭代收敛,这在数学上是相当困难的。针对这个同题,本文展开了深入的研究,给出了大范围收敛的迭代法用来求
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