当变量间存在多重相关性时,常采用偏最小二乘(partial least squares,PLS)回归进行建模。但是,传统PLS回归采用线性关系式来建立内部成分与外部成分之间的关系,已有的非线性PLS在模型可解释性方面存在不足。针对军用软件成本估算问题的...当变量间存在多重相关性时,常采用偏最小二乘(partial least squares,PLS)回归进行建模。但是,传统PLS回归采用线性关系式来建立内部成分与外部成分之间的关系,已有的非线性PLS在模型可解释性方面存在不足。针对军用软件成本估算问题的非线性特点,建立了一种基于内部机理的非线性PLS回归模型,给出了模型的推导过程和实现算法。实例分析表明,该方法的估算精度优于多元线性回归,线性PLS回归和基于多项式内部映射的非线性回归。展开更多
文摘当变量间存在多重相关性时,常采用偏最小二乘(partial least squares,PLS)回归进行建模。但是,传统PLS回归采用线性关系式来建立内部成分与外部成分之间的关系,已有的非线性PLS在模型可解释性方面存在不足。针对军用软件成本估算问题的非线性特点,建立了一种基于内部机理的非线性PLS回归模型,给出了模型的推导过程和实现算法。实例分析表明,该方法的估算精度优于多元线性回归,线性PLS回归和基于多项式内部映射的非线性回归。
