論文の概要: Nonlinear Regression Analysis Using Multi-Verse Optimizer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.10642v1
• Date: Tue, 28 Apr 2020 15:03:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 22:23:13.716678
• Title: Nonlinear Regression Analysis Using Multi-Verse Optimizer
• Title（参考訳）: Multi-Verse Optimizer を用いた非線形回帰解析
• Authors: Jayri Bagchi and Tapas Si
• Abstract要約: 回帰解析において、最適化アルゴリズムは回帰モデルにおける係数の探索において重要な役割を果たす。 本稿では,最近開発されたメタヒューリスティック・マルチヴァースモデル(MVO)を用いた非線形回帰解析を提案する。 提案手法は10個のよく知られたベンチマーク非線形回帰問題に適用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Regression analysis is an important machine learning task used for predictive analytic in business, sports analysis, etc. In regression analysis, optimization algorithms play a significant role in search the coefficients in the regression model. In this paper, nonlinear regression analysis using a recently developed meta-heuristic Multi-Verse Optimizer (MVO) is proposed. The proposed method is applied to 10 well-known benchmark nonlinear regression problems. A comparative study has been conducted with Particle Swarm Optimizer (PSO). The experimental results demonstrate that the proposed method statistically outperforms PSO algorithm.
• Abstract（参考訳）: 回帰分析は、ビジネス、スポーツ分析などの予測分析に使用される重要な機械学習タスクである。 回帰解析において、最適化アルゴリズムは回帰モデルにおける係数の探索において重要な役割を果たす。 本稿では,最近開発されたメタヒューリスティック・マルチヴァース・オプティマイザ(MVO)を用いた非線形回帰解析を提案する。 ベンチマーク非線形回帰問題10に対して,提案手法を適用した。 Particle Swarm Optimizer (PSO)との比較研究が行われている。 実験の結果,提案手法はPSOアルゴリズムよりも統計的に優れていることが示された。

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