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优化非线性回归目标函数的数值实验
毛在砂
2010
Source Publication化工学报
Issue07Pages:1659-1665
Abstract最小二乘法在化工中广泛用于数据拟合的线性和非线性回归及模型参数估值。为了从实验和生产现场数据中得到更接近真实函数的关联式,用数值实验的方法,对一系列目标函数形式与传统的最小二乘法进行比较。所测试的真实函数包括单调函数、单极值函数和双极值函数。数据所带的误差包括高斯分布和均匀分布的误差。结果表明,若数据误差遵从高斯分布时,以实验值与回归预测值间绝对偏差的1.5次幂之和为目标函数,优化所得的回归模型与真实的函数最接近。
Keyword最小二乘法 数据拟合 目标函数 优化 高斯分布
Indexed ByCSCD
CSCD IDCSCD:3908117
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Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.ipe.ac.cn/handle/122111/10256
Collection研究所(批量导入)
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GB/T 7714
毛在砂. 优化非线性回归目标函数的数值实验[J]. 化工学报,2010(07):1659-1665.
APA 毛在砂.(2010).优化非线性回归目标函数的数值实验.化工学报(07),1659-1665.
MLA 毛在砂."优化非线性回归目标函数的数值实验".化工学报 .07(2010):1659-1665.
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