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基于稳健回归M估计的差分吸收光谱反演方法(英文)
被引量：
10
1
作者
麻金继
李素文
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第8期2035-2039,共5页
基于最小二乘回归,差分吸收光谱技术(DOAS)可以获得痕量气体的大气浓度.鉴于在复杂大气环境下,测量结果可能出现异常值以及误差的非正态分布,导致最小二乘回归估计偏差较大.针对这一情况,本文研究了利用稳健回归M估计来反演DOAS测量光...
基于最小二乘回归,差分吸收光谱技术(DOAS)可以获得痕量气体的大气浓度.鉴于在复杂大气环境下,测量结果可能出现异常值以及误差的非正态分布,导致最小二乘回归估计偏差较大.针对这一情况,本文研究了利用稳健回归M估计来反演DOAS测量光谱数据的方法,讨论了估计过程和效果,并对正常谱和异常谱进行两者回归方法比较.研究结果表明基于稳健回归M估计方法收到了良好的效果,提高了回归可靠性.
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关键词
DAOS
稳健回归
M估计
最小二乘回归
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职称材料
题名
基于稳健回归M估计的差分吸收光谱反演方法(英文)
被引量：
10
1
作者
麻金继
李素文
机构
安徽师范大学物理与电子信息学院
中国科学院安徽光学精密机械研究所
淮北煤炭师范学院物理与电子信息学院
出处
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第8期2035-2039,共5页
基金
Supported by National Natural Science Foundation of China(40701132)
the Key Project of Chinese Ministry of Education(209057)
+1 种基金
Anhui Provincial Natural Science Foundation(090412028)
Foundation of Anhui Educational Committee(KJ2008A114)
文摘
基于最小二乘回归,差分吸收光谱技术(DOAS)可以获得痕量气体的大气浓度.鉴于在复杂大气环境下,测量结果可能出现异常值以及误差的非正态分布,导致最小二乘回归估计偏差较大.针对这一情况,本文研究了利用稳健回归M估计来反演DOAS测量光谱数据的方法,讨论了估计过程和效果,并对正常谱和异常谱进行两者回归方法比较.研究结果表明基于稳健回归M估计方法收到了良好的效果,提高了回归可靠性.
关键词
DAOS
稳健回归
M估计
最小二乘回归
Keywords
doas
rrobust
regression
M-
estimator
least
squares
regressionc
分类号
O433 [机械工程—光学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于稳健回归M估计的差分吸收光谱反演方法(英文)
麻金继
李素文
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
10
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