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本文就多元线性回归模型,提出一种回归变量选择方法,其基本思想是利用矩阵的扫描运算和变量间的相关性分析,根据自变量(回归变量)与因变量之间相关性越强对因变量的解释作用越强的原则,选择回归变量。用本文提出的方法选择回归变量,具有降低回归模型复杂度、提高模型精确性和可靠性、便于工程实现的优点。仿真算例证实了该方法的有效性和可行性。 相似文献
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基于均匀设计的线性回归模型稳健参数估计 总被引:2,自引:0,他引:2
针对一个线性回归模型的系统矩阵存在的随机扰动情况,提出一种基于均匀设计的稳健参数估计算法。仿真结果表明,采用本文算法估计回归模型参数,能较好地抑制随机扰动对模型预测精度的影响,提高模型的稳定性和抗干扰能力,同时为改进仪表测量误差对预测精度带来的影响提供了一条可行途径。 相似文献
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着重从实验数据的统计特性中分析了影响N-R-Q-New方案签名速度的原因,指出了指数运算算法设计的优劣和随机数的长度是影响签名速度的最主要的因素,并且提出了改善签名运算速度的方法。 相似文献
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数据组合处理方法(GMDH)是20世纪70年代发展起来的一种启发式自组织建立模型的方法;它能充分地、合理地利用数据,自动进行变量组合,筛选以及判断从而得到合适的模型;简单介绍了该方法建模的基本原理和算法实现,给出了仿真算例,并与用相同资料建立的PPR预测模型的预测结果进行了比较;仿真结果表明,用GMDH方法建立非线性系统模型,具有预测精度高、计算稳定性好等优点。 相似文献
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