基于核密度估计的核偏鲁棒M-回归建模方法及应用

论文摘要

提出了一种基于核密度估计的核偏鲁棒M-回归（kernel partial robust M-regression based on kernel density estimation,KDE-KPRM）方法。以核密度估计加权策略代替原来的M估计加权策略,利用主成分分析技术和核密度函数识别高杠杆点（输入变量空间异常点）,利用残差和核密度函数识别高残差点（输出变量空间异常点）,无需反复迭代便可以为样本赋予合适权重,有效地提高了建模速率。通过函数仿真和实际工业仿真,证明了所提出的方法比标准的核偏鲁棒M-回归算法有更好的鲁棒性和更高的建模效率。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 褚菲,王洁,梁涛,代伟,贾润达

关键词: 核密度估计,主成分分析,核偏鲁棒回归,离群点,鲁棒估计

来源: 中国科技论文 2019年03期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学

专业: 数学

单位: 中国矿业大学信息与控制工程学院,东北大学信息科学与工程学院,东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室

基金: 国家自然科学基金资助项目(61503384,61873049,61603393),国家煤加工与洁净化工程技术研究中心开放基金课题资助项目(2018NERCCPP-B03),江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX18_0662)

分类号: O213

页码: 273-277

总页数: 5

文件大小: 214K

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标签：核密度估计论文;  主成分分析论文;  核偏鲁棒回归论文;  离群点论文;  鲁棒估计论文;