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兩種局部權(quán)重調(diào)節(jié)的非參數(shù)回歸模型

發(fā)布時間:2020-09-02 09:23
   傳統(tǒng)的懲罰樣條回歸模型以B樣條為基函數(shù)來擬合回歸函數(shù),以樣條系數(shù)的二階差分作為懲罰來保持估計的擬合優(yōu)度和粗糙度之間的平衡.支持向量分位數(shù)回歸模型以核函數(shù)為工具,將輸入空間映射到更高維度的特征空間,并以檢測函數(shù)為損失函數(shù),以估計量的范數(shù)為懲罰項來得到模型最優(yōu)解.但是,在這兩種模型的懲罰項構(gòu)造中,懲罰權(quán)重在解釋變量的各個位置往往是相等的,因此這樣的模型在數(shù)據(jù)具有異質(zhì)性變化特征時效果欠佳.本文分別構(gòu)造了基于局部權(quán)重調(diào)節(jié)的懲罰項,并將其應(yīng)用于這兩種模型,從而提升模型的自適應(yīng)性.首先根據(jù)懲罰樣條回歸模型懲罰項的設(shè)置特點(diǎn),借助adaptive lasso思想,構(gòu)造了基于樣條系數(shù)預(yù)估計值的單調(diào)減函數(shù)權(quán)重.其次在支持向量分位數(shù)回歸模型中,我們使用響應(yīng)變量觀測值局部方差的單減函數(shù)來調(diào)節(jié)局部權(quán)重,從而使擬合曲線能自適應(yīng)的匹配數(shù)據(jù)的局部變化特征.模擬和實際應(yīng)用的結(jié)果顯示新模型有更低的均方誤差和平均絕對誤差.
【學(xué)位單位】:安徽大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2019
【中圖分類】:C815
【部分圖文】:

樣條回歸,樣條,權(quán)重,散點(diǎn)圖


(a)邐(b)逡逑圖2.3:邋GCV邋(縱軸)和參數(shù)M橫軸)的函數(shù)關(guān)系圖.(a)傳統(tǒng)懲罰樣條回歸模型,(b)局部逡逑權(quán)?懲罰樣條Q嫞。韶<儒義賢跡玻并缺硎競⒌閫加胝媸登叩墓叵蹈,哇E玻玻ǎ猓┍硎敬吵頭e義涎躉毓檳P偷哪夂锨哂胝媸登叩墓叵低跡跡玻玻

本文編號:2810420

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