【摘 要】
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本文提出了一种新的变量筛选法—正交递归选择法,该法可以得到预报能力较强的模型,即PRESS(预报残差平方和)值较低的模型。转炉炉龄问题作为研究实例,并与逐步回归正向选择法
【机 构】
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本文提出了一种新的变量筛选法—正交递归选择法,该法可以得到预报能力较强的模型,即PRESS(预报残差平方和)值较低的模型。转炉炉龄问题作为研究实例,并与逐步回归正向选择法及偏最小二乘回归法进行了比较。
In this paper, we propose a new variable selection method - orthogonal recursive selection method, which can obtain a model with a strong ability of forecasting, that is, a model with a lower PRESS value. Converter furnace age as a case study, and step by step regression positive selection method and partial least-squares regression were compared.
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