本文選題：無縫線性回歸模型 + 模型預(yù)測��； 參考：《測繪學報》2016年12期

【摘要】：建立回歸模型常采用最小二乘方法并忽略自變量觀測誤差。盡管同時顧及自變量和因變量觀測誤差的總體最小二乘方法近年來得到了廣泛研究,但在模型預(yù)測時,依然忽略了待預(yù)測自變量的觀測誤差。對此,本文提出了一種嚴格考慮所有變量觀測誤差的無縫線性回歸和預(yù)測模型,該模型將回歸模型的建立和因變量預(yù)測聯(lián)合處理,在建立回歸模型過程中對待預(yù)測自變量的觀測誤差進行估計并修正,從而提高了模型預(yù)測效果。理論證明,現(xiàn)有的幾種線性回歸模型都是無縫線性回歸和預(yù)測模型的特例。試驗結(jié)果表明,無縫線性回歸和預(yù)測模型的預(yù)測效果優(yōu)于現(xiàn)有的幾種模型,尤其在變量觀測誤差相關(guān)性較大時,無縫模型對預(yù)測效果的改善更為顯著。
[Abstract]:The least square method is often used to establish the regression model and the observation error of independent variables is ignored. Although the global least squares method, which takes into account the observation errors of independent variables and dependent variables, has been widely studied in recent years, the observation errors of independent variables to be predicted are still neglected in the prediction of the model. In this paper, a seamless linear regression and prediction model with strict consideration of the observation errors of all variables is proposed, which combines the establishment of the regression model with the dependent variable prediction. In the process of establishing the regression model, the observation error of the predictive independent variable is estimated and corrected, thus improving the prediction effect of the model. It is proved theoretically that several existing linear regression models are special cases of seamless linear regression and prediction models. The experimental results show that the prediction effect of the seamless linear regression model and the prediction model is better than that of the existing models, especially when the correlation of variable observation error is greater, the prediction effect of the seamless model is more significant.
【作者單位】： 同濟大學測繪與地理信息學院;
【基金】：國家自然科學基金(41374031;41574023) 測繪地理信息公益性行業(yè)科研專項(HY14122136)~~
【分類號】：P207

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9 趙Z，

本文編號：1842107