La optimización de la mangosta enana metaheurística para la identificación del modelo autorregresivo exógeno
Autores: Mehmood, Khizer; Chaudhary, Naveed Ishtiaq; Khan, Zeshan Aslam; Cheema, Khalid Mehmood; Raja, Muhammad Asif Zahoor; Milyani, Ahmad H.; Azhari, Abdullah Ahmed
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
La optimización de la mangosta enana metaheurística para la identificación del modelo autorregresivo exógeno
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Algoritmos metaheurísticos inspirados en la naturaleza
Algoritmo de optimización de mangosta enana (DMOA)
Estimación de parámetros
Modelo autoregresivo exógeno (ARX)
Velocidad de convergencia
Precisión de la estimación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 21
Citaciones: Sin citaciones
Los algoritmos metaheurísticos inspirados en la naturaleza han ganado gran atención en la última década debido a su potencial para encontrar soluciones óptimas a diferentes problemas de optimización.
Descripción
Los algoritmos metaheurísticos inspirados en la naturaleza han ganado gran atención en la última década debido a su potencial para encontrar soluciones óptimas a diferentes problemas de optimización.