局部权重调节的自适应惩罚样条回归模型

• 作者: 杨联强 殷亚琪 王学军
• 来源期刊: 应用数学
• 学科: 数学
• 关键词: 非参回归 惩罚样条 自适应
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 592-599
• 页数: 8页
• 分类号: O212.7|O241.3
• 字数: 4781字
• 语种: 中文

摘要

传统惩罚样条回归模型中的惩罚是均匀惩罚未考虑数据的局部异质性,因而对复杂数据的拟合缺乏自适应性.本文针对约束回归模型惩罚项的设置特点,设计一种局部惩罚权重向量并将其加入到模型中,构造基于B 样条基的自适应惩罚样条回归模型.新模型在观测数据波动较大的区域,给予拟合曲线较小的惩罚,而在观测数据波动较小的区域,给予拟合曲线较大的惩罚,从而使拟合曲线能自适应的反映观测数据的局部变化特征.模拟和应用的结果显示新模型的拟合效果显著优于传统的惩罚样条回归模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王学军	安徽大学数学科学学院	62	219	8.0	9.0
2	杨联强	安徽大学数学科学学院	16	33	2.0	5.0
3	殷亚琪	安徽大学数学科学学院	1	0	0.0	0.0