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题名试验设计及参数优化的LS-SVR显著性因子筛选
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作者
崔庆安
崔楠
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机构
上海海事大学经济管理学院
武汉大学经济与管理学院
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出处
《管理科学学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2023年第12期42-61,共20页
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基金
国家自然科学基金资助项目(71571168,U1904211,72172110)
国家科技部创新方法专项资助项目(2019IM020200)
河南省高校科技创新人才人文社科类支持计划项目(2019cx007)。
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文摘
针对最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)应用于试验设计建模及参数优化而产生的可解释性差、难以识别显著性影响因子等不足,提出一种适用于LS-SVR的拟合不足检验及显著性因子筛选方法.首先在重复性试验设计条件下,将LS-SVR拟合模型的“残差平方和”分解为“拟合不足平方和”与“纯误差平方和”;进而给出了“拟合不足均方”与“纯误差均方”比值的近似非中心F-分布,构造出拟合不足检验的方差分析表;在此基础上,提出一种两阶段的显著性因子筛选方法,通过考察某个因子(组合)移除后模型拟合不足显著性的变化,来推断该因子(组合)显著性.仿真研究与实证表明,所提方法不仅能够增强LS-SVR的统计可解释性,有效识别出显著性因子;而且可以得到预测性能更优的简化模型;有助于提升试验设计建模及参数优化效率,降低质量改进成本.
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关键词
因子筛选
参数优化
试验设计
拟合不足检验
最小二乘支持向量回归机
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Keywords
factors screening
parameters optimization
experimental design
lack-of-fit test
least squares support vector regression
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分类号
F406.2
[经济管理—产业经济]
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题名林业回归分析中的拟合不足检验法
被引量：1
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作者
牛玉刚
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机构
河北林学院基础部
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出处
《河北林学院学报》
1993年第4期305-310,共6页
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文摘
本文通过实例分析,讨论了对回归方程作回归显著性的F-检验时,如何用拟合不足平方和来检验回归模型的合理性,这对于林业实际工作具有一定的积极意义。
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关键词
拟合不足检验
回归分析
林业
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Keywords
sum of square of pure error
sum of square of dcliccnoy of lin
test of deficcncc of test
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分类号
S711
[农业科学—林学]
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