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线性回归模型中基于GMD算法的两阶段组Lasso多变点估计
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作者 安子祯 董翠玲 《新疆师范大学学报(自然科学版)》 2025年第4期1-9,共9页
利用变量选择方法估计和检测变点是目前流行且有效的方法。文章提出了一种基于GMD算法的两阶段组Lasso多变点估计方法,该方法可以同时估计出线性回归模型中多变点的位置和数量。数值模拟结果显示,与基于GMD算法未分段的组Lasso、未分段... 利用变量选择方法估计和检测变点是目前流行且有效的方法。文章提出了一种基于GMD算法的两阶段组Lasso多变点估计方法,该方法可以同时估计出线性回归模型中多变点的位置和数量。数值模拟结果显示,与基于GMD算法未分段的组Lasso、未分段的自适应Lasso和未分段的Lasso三种变量选择算法的多变点估计方法相比,基于GMD算法的两阶段组Lasso多变点估计方法在估计精度和计算速度两方面均有显著优势。 展开更多
关键词 变量选择 组Lasso gmd算法 线性回归模型 多变点
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