基于粗糙集的偏最小二乘回归方法

作     者：张小海 金家善 耿俊豹 陈国卫 孙林凯 张军 ZHANG Xiao-hai,JIN Jia-shan,GENG Jun-bao,CHEN Guo-wei,SUN Lin-kai,ZHANG Jun(College of the Ships and Power,Naval University of Engineering,Wuhan 430033,China)

作者机构：海军工程大学船舶与动力学院武汉430033 

出 版 物：《上海交通大学学报》 (Journal of Shanghai Jiaotong University)

年 卷 期：2010年第44卷第12期

页      面：1678-1681,1686页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 0202[经济学-应用经济学] 02[经济学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 020205[经济学-产业经济学] 08[工学] 082303[工学-交通运输规划与管理] 0823[工学-交通运输工程] 

基　　金：中国博士后科研基金资助项目(20080431380) 

主　　题：粗糙集 偏最小二乘回归 主成分回归 

摘      要：针对变量之间多重相关性导致最小二乘估计失效的问题,提出基于粗糙集改进偏最小二乘回归建模方法.首先,利用粗糙集对数据进行一般约简,去除冗余信息,再进行偏最小二乘回归分析,建立回归模型.通过实例计算,并与PLSR、PCR进行比较分析.结果表明:用粗糙集改进的PLSR建模精度为3.65%,分别高于PLSR(4.07%)和PCR(4.45%),从而验证了所提出方法的通用性及实用价值.