用DEA优化偏最小二乘回归建模及应用 (2011年)

上传者: 38715831 | 上传时间: 2022-09-17 14:51:54 | 文件大小: 302KB | 文件类型: PDF
偏最小二乘回归(PLSR)统计建模方法本质上是对数据平均趋势的估算,无法避免“依据错误的数据得到错误的模型”的根本问题.为此,提出用数据包络分析(DEA)优化偏最小二乘回归的建模方法,用DEA方法对数据进行评价,剔除无效数据,将有效的数据用来偏最小二乘回归建模.该方法能有效克服干扰数据对提取成分的影响,弥补偏最小二乘方法的不足.通过实例计算并与PLSR、主成分回归(PCR)比较分析表明:DEA优化偏最小二乘回归建模平均绝对误差为2.66%,低于PLSR的4.07%和PCR的4.45%.

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