【摘 要】
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以两参数威布尔分布的极大似然估计（MLE）方法为背景,首次将粒子群优化（PSO）算法用于形状参数的MLE估计。在详细分析PSO方法特点和实现的基础上,将基于最小二乘估计（LSE）的线性回归
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以两参数威布尔分布的极大似然估计（MLE）方法为背景,首次将粒子群优化（PSO）算法用于形状参数的MLE估计。在详细分析PSO方法特点和实现的基础上,将基于最小二乘估计（LSE）的线性回归方法和PSO相结合,实现了一种联合优化的方法。与此同时,评析了将LSE和PSO相结合后用于两参数威布尔分布的MLE寻优方法。仿真和实际运用表明,基于PSO的联合方法对威布尔分布的MLE形状参数的搜索具有良好的性质,其具体体现为搜索准确、稳定和快捷。
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