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递进回归-自回归预测方法
  • ISSN号:1001-9669
  • 期刊名称:《机械强度》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] O241.7[理学—计算数学;理学—数学]
  • 作者机构:[1]北京航空航天大学小样本技术研究中心,北京100083
  • 相关基金:国家自然科学基金重点项目(70531010)资助.
中文摘要:

回归分析在工程中有广泛的应用,但是常常由于对问题本身研究的不够全面、深入,或是由于新的影响因素介入等,所选择的自变量不能充分解释因变量,结果导致误差项的均值不为零,此时,采用回归分析进行预测,往往带来较大误差.为此,提出一种递进回归-自回归预测方法,该方法能够充分发挥回归和递进自回归各自的优点,对误差项进行有效补偿.大量计算表明,与传统方法相比,所提方法能显著提高因变量的预测精度.

英文摘要:

Regression analysis has various applications in engineering. The dependent variable cannot be fully explained by chosen independent variables for the flowing two reassons; first, the prablem itself or its physical characteristics cannot be completely researched; second, new influencing factors may intervene. As the trend component of regression residual is not zero, the prediction error may considerably large if regression method is used. A progressive regression and autoregression prediction method is proposed, which can make effective compensation for the trend component of regression residual. Compared with traditional method, this method can significantly improve the prediction precision of the dependent variable.

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期刊信息
  • 《机械强度》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国机械工业联合会
  • 主办单位:中国机械工程学会 郑州机械研究所
  • 主编:王长路
  • 地址:郑州市嵩山南路81号
  • 邮编:450052
  • 邮箱:jxqd@chinajournal.net.cn
  • 电话:0371-67710821
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-9669
  • 国内统一刊号:ISSN:41-1134/TH
  • 邮发代号:36-76
  • 获奖情况:
  • 2002年12月获河南省第五届优秀科技期刊二等奖,1999年6月获国家机械工业局机械行业优秀科技期刊...,1999年2月获河南省第三届优秀科技期刊二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,美国应用力学评论,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:11980