【摘 要】
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为了更有效地解决体育计量中多变量系统的线性回归建模问题，提出利用遗传算法（GA）与偏最小二乘回归（PLS回归）相结合，对多变量系统进行特征选择的方法，即采用GA筛选多变量系统中的变
【机 构】
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安徽师范大学体育学院,中国科学技术大学近代物理系
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为了更有效地解决体育计量中多变量系统的线性回归建模问题，提出利用遗传算法（GA）与偏最小二乘回归（PLS回归）相结合，对多变量系统进行特征选择的方法，即采用GA筛选多变量系统中的变量信息，通过利用PLS回归的误差平方和变换为适应度评价函数，筛选回归建模的最优特征变量子集完成种群进化，最终以最优个体为确定PLS回归模型。为进一步提高模型的泛化能力，提出了基于最小一乘准则和模拟退火算法（SA）的求解方案，对PLS回归模型系数进行重新优化。实验结果表明：这种特征选择方法能有效地实现简化PLS回归方程，同时提高了
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