【摘 要】
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提出了一种基于径向基函数的非线性岭回归建模方法(RBF-RR),该方法的核心是先通过RBF的转换实现输入样本的非线性映射,然后用岭回归方法进行线性建模,并采用了一种效果较好的基于广义交叉有效性(GCV)的逐步估计法来确定岭参数k;该建模方法的优点在于:径向基函数的引入赋予岭回归方法非线性功能,同时岭回归方法又可以消除使用RBF进行非线性处理后RBF输出之间潜在的复共线性。通过仿真研究表明:使用RB
【基金项目】
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国家自然科学基金（20506003）,教育部科学技术研究重点项目（106073）,上海科技启明星项目（04QMX1433）.
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提出了一种基于径向基函数的非线性岭回归建模方法(RBF-RR),该方法的核心是先通过RBF的转换实现输入样本的非线性映射,然后用岭回归方法进行线性建模,并采用了一种效果较好的基于广义交叉有效性(GCV)的逐步估计法来确定岭参数k;该建模方法的优点在于:径向基函数的引入赋予岭回归方法非线性功能,同时岭回归方法又可以消除使用RBF进行非线性处理后RBF输出之间潜在的复共线性。通过仿真研究表明:使用RBF-RR建立的模型具有较好的稳定性和预测精度。
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