附有周期项的二次多项式LASSO钟差预报模型

李坤; 王潜心; 闵扬海; 龚佑兴; 苗伟; 程彤

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附有周期项的二次多项式LASSO钟差预报模型

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为了解决最小二乘估计(least squares estimation,LSQ)算法在处理高维度数据模型式时易产生模型过拟合、预报精度不高等问题,采用LASSO算法(least absolute shrinkage and selection operator)对附有周期项的二次多项式模型进行整体求解,分析6,12,18,24 h预报精度。结果表明,LASSO算法能有效避免模型参数求解的过拟合问题,极大提高二次多项式模型的预报精度,随着预报时间增加,LASSO算法优势愈加明显。

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来源
《河南理工大学学报（自然科学版）》 |2022年第3期|74-80|共7页
作者
李坤; 王潜心; 闵扬海; 龚佑兴; 苗伟; 程彤;
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作者单位

中国矿业大学环境与测绘学院;

苏州市房地产市场与交易管理中心;

国防科学技术大学指挥军官基础教育学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 P228.43;
关键词
二次多项式; 周期项; LASSO; 最小二乘估计; 过拟合;

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