Resumen

Este documento considera el problema clásico de mínimos cuadrados no lineales separables. Tales problemas pueden expresarse como una combinación lineal de funciones no lineales, y tanto los parámetros lineales como los no lineales deben ser estimados. Entre los resultados existentes, los problemas mal condicionados son considerados menos a menudo. Por lo tanto, este documento se centra en un algoritmo para problemas mal condicionados. En el proceso propuesto de estimación de parámetros lineales, la sensibilidad del modelo a las perturbaciones se reduce utilizando regularización de Tikhonov. El algoritmo de Levenberg-Marquardt se utiliza para estimar los parámetros no lineales. La matriz Jacobiana requerida por LM se calcula mediante los métodos de Golub y Pereyra, Kaufman y Ruano. Combinando los métodos de estimación de parámetros no lineales y lineales, se obtienen tres modelos de estimación y se demuestra la viabilidad y estabilidad de la estimación del modelo. El modelo se valida con datos de simulación y datos reales. Los resultados experimentales también ilustran la vi

• Materias:Modelo de tráfico Sistemas antifrágiles Sistemas multiagente Componentes complejos
• Subjects:Traffic model Anti-fragile systems Multiagent systems Complex components
• Palabras claves:Clásico; Separable; Mínimos cuadrados no lineales; Problemas mal condicionados; Regularización de Tikhonov; Algoritmo de Levenberg-Marquardt
• Keywords:Classical; Separable; Nonlinear least squares; Ill-conditioned problems; Tikhonov regularisation; LevenbergMarquardt algorithm