【摘 要】
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离群点数据在数据分析中会影响回归模型的拟合精度,特别是高维不确定性离群点数据,通过模糊回归方法,可减少离群点对多维数据模型拟合的影响.本文提出模糊残差算法,首先在模
【机 构】
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昆明理工大学 信息工程与自动化学院,昆明650500
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离群点数据在数据分析中会影响回归模型的拟合精度,特别是高维不确定性离群点数据,通过模糊回归方法,可减少离群点对多维数据模型拟合的影响.本文提出模糊残差算法,首先在模糊域中构建模糊回归模型,其次迭代计算观测值和估计值之间的残差确定权重,通过最小化加权目标函数估计模型参数,得到基于加权优化的鲁棒模糊回归模型,最终算法优化的模型更精确拟合目标数据.仿真结果表明,在离群点影响情况下,与RTS-L1算法和FLAR算法相比,模糊残差算法在估计精度和鲁棒性方面有更好的提升.
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