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线性回归模型精化方法
被引量：
7
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作者
张志伟
胡伍生
黄晓明
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期1279-1282,共4页
为了解决由试验观测数据建立的回归拟合模型存在的模型误差,用基于回归残差的神经网络方法精化模型.采用给定方程获得模拟数据,通过数据结构散点图建立回归模型趋势项,利用经典最小二乘法估计趋势项参数,由趋势项参数计算回归残差,借助...
为了解决由试验观测数据建立的回归拟合模型存在的模型误差,用基于回归残差的神经网络方法精化模型.采用给定方程获得模拟数据,通过数据结构散点图建立回归模型趋势项,利用经典最小二乘法估计趋势项参数,由趋势项参数计算回归残差,借助误差分级迭代的改进BP算法对趋势项进行精化,将两部分叠加获得精化模型.试验结果验证了基于回归残差的神经网络方法精化模型的有效性:神经网络方法精化后的模型能提高回归模型的拟合及预测精度5倍以上,优于最小二乘配置法和半参数法精化结果.神经网络方法精化模型既克服了单一神经网络模型的不可解释性,使模型具有物理意义,又具有较高的预测精度.
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关键词
模型精化
趋势项
回归残差
神经网络
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职称材料
题名
线性回归模型精化方法
被引量：
7
1
作者
张志伟
胡伍生
黄晓明
机构
东南大学交通学院
出处
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期1279-1282,共4页
基金
国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2007AA12Z228)
文摘
为了解决由试验观测数据建立的回归拟合模型存在的模型误差,用基于回归残差的神经网络方法精化模型.采用给定方程获得模拟数据,通过数据结构散点图建立回归模型趋势项,利用经典最小二乘法估计趋势项参数,由趋势项参数计算回归残差,借助误差分级迭代的改进BP算法对趋势项进行精化,将两部分叠加获得精化模型.试验结果验证了基于回归残差的神经网络方法精化模型的有效性:神经网络方法精化后的模型能提高回归模型的拟合及预测精度5倍以上,优于最小二乘配置法和半参数法精化结果.神经网络方法精化模型既克服了单一神经网络模型的不可解释性,使模型具有物理意义,又具有较高的预测精度.
关键词
模型精化
趋势项
回归残差
神经网络
Keywords
improving model tendency item regressive residual neural network
分类号
P413 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
线性回归模型精化方法
张志伟
胡伍生
黄晓明
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
7
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