一种自适应的种群增长模型及参数估计

通过对种群增长的非线性制约机制的数学形态分析，提出了一种新的种群增长数学模型其解析解为：该模型当非线性密度制约指数s＜1，s=1，s＞1及s→∞时分别对应于Smith，Logistic，崔-Lawson及指数增长模型，具有自适应性。本文还提出了一种种群增长模型参数估计的搜索寻化方法，只要给出参数的一组启动值，通过逐步搜索可以任意精度近近参数的真优值。利用本文模型和参数估计方法对Gause的草履虫实验数据和济南市灵岩山侧柏生长资料分别进行了拟合，结果表明自适应模型的拟会精度明显优于Logistic模型，也优于崔-Lawson模型。