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基于Gram-Schmidt过程的多项式回归建模方法

王惠文 郭丽娟

王惠文, 郭丽娟. 基于Gram-Schmidt过程的多项式回归建模方法[J]. 北京航空航天大学学报, 2008, 34(11): 1349-1352.
引用本文: 王惠文, 郭丽娟. 基于Gram-Schmidt过程的多项式回归建模方法[J]. 北京航空航天大学学报, 2008, 34(11): 1349-1352.
Wang Huiwen, Guo Lijuan. Polynomial regression modeling based on Gram-Schmidt process[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2008, 34(11): 1349-1352. (in Chinese)
Citation: Wang Huiwen, Guo Lijuan. Polynomial regression modeling based on Gram-Schmidt process[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2008, 34(11): 1349-1352. (in Chinese)

基于Gram-Schmidt过程的多项式回归建模方法

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(70371007,70521001,70531010); 北京市自然科学基金资助项目(9052006)
详细信息
    作者简介:

    王惠文(1957-),女,辽宁大连人,教授,wanghw@vip.sina.com.

  • 中图分类号: O 212

Polynomial regression modeling based on Gram-Schmidt process

  • 摘要: 多项式回归模型是一种常用的非线性回归方法.由于在多项式回归模型中,自变量之间往往存在较强的相关关系,采用普通最小二乘回归方法来估计回归系数会存在较大的计算误差.为了提高多项式回归模型的预测准确性和可靠性,提出一种基于Gram-Schmidt过程进行多项式回归的建模方法,可以实现自变量集合的正交化,克服自变量集合多重共线对回归建模的不良影响,从而有效地运用最小二乘建立回归模型.同时可以进行信息筛选有效选取对因变量有显著解释作用的自变量,排除自变量中的冗余信息.采用仿真数据分析,检验了该方法的有效性.

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2007-11-13
  • 网络出版日期:  2008-11-30

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