经过一个世纪的发展，生物数学模型的研究得到了广泛的应用，同时也产生了常微分方程的参数估计问题。目前利用观测数据来估计常微分方程参数的方法计算较复杂，与实际数据吻合效果较差。因此，研究高精度的参数估计方法显得越发重要。 近来，Ramsay等人用样条函数作为基函数，给出了一类食饵-捕食者模型的参数估计，但他们没有充分利用该类模型的周期性等定性性质。本文引进一种新型的广义轮廓法(简称GPM)研究了两种群食饵-捕食者模型的参数估计问题。首先，利用三角函数作为基函数，采用潜周期模型参数估计法(HPM)确定模型的阶数。其次，为估计结构参数，引入局部参数和平滑参数，并利用不同的优化准则估计这三类参数。然后，应用δ-法研究了三种参数估计量的方差，并且证明了当平滑参数λ趋向无穷大时的渐近性质。最后，结合实际数据，进行了数值模拟，结果表明本文方法是确实可行的。 第一章简述了问题产生的历史背景、本文的主要工作以及本文中需要用到的一些定义和引理。 第二章详细地讨论了两种群的食饵-捕食者模型中三种参数的估计方法。 第三章利用δ-法给出了各参数估计量的方差，证明了当λ趋向无穷大时，估计值趋近于真值的渐近性质。 第四章根据真实参数产生了一组观测数据，然后利用这组数据，利用本文的方法估计出模型参数，结果优于相关文献中给出的结果，说明本文的方法是可行的。