Resumen de Estimación de parámetros en modelos no lineales: Algoritmos y aplicaciones

Oscar A. Cornejo Zúñiga, Rodrigo Rebolledo Vega

• español

  En este artículo se muestran diferentes algoritmos para estimar parámetros en modelos no lineales. Se aplican primeramente a una base de datos de problemas clasificados difíciles. Posteriormente, se muestra el comportamiento de los algoritmos para el estudio de crecimiento de la merluza común en machos y hembras, anchoveta y sardina común ajustando un modelo de Von Bertalanffy. Se aplica el test de Cerrato para la comparación de crecimientos entre géneros para la merluza común. Los algoritmos se implementaron en ambiente MATLAB presentando un buen comportamiento en cuanto a tiempo CPU, número de iteraciones y exactitud de la solución encontrada respecto de valores certificados de los problemas de la base de datos.

• English

  This article shows different algorithms for estimating parameters in nonlinear models. They are applied primarily to a database of problems classified as difficult. Later, the article shows the behavior of the algorithms for the study of growth in the anchovy and sardine, and males and females of the common hake by adjusting a Von Bertalanffy model. The Cerrato test is applied for growth comparisons between sexes for the common hake. The algorithms are implemented in a MATLAB environment, showing good behavior regarding CPU time, number of iterations and exactitude in the solution found with respect to certified values of the problems in the database.

• português

  Neste artigo se mostram diferentes algoritmos para estimar parâmetros em modelos não lineares. Aplica-se primeiro a uma base de dados de problemas classificados difíceis. Subsequentemente, se mostra o comportamento de algoritmos para o estudo do crescimento da Merluza comum em machos e fêmeas, anchova e sardinha comum ajustando um modelo de Von Bertalanffy. Que aplica o teste de Cerrato para a comparação do crescimento entre gêneros para a Merluza comum. Os algoritmos se programaram em ambientes MATLAB apresentando um bom desempenho em termos de tempo de CPU, número de iterações e precisão da solução encontrada sobre valores certificados dos problemas da base de dados.