| 偏最小二乘回归在选矿效益建模中的应用 |
| |
| 引用本文： | 陈高波.偏最小二乘回归在选矿效益建模中的应用[J].数理统计与管理,2006,25(3):312-314. |
| |
| 作者姓名： | 陈高波 |
| |
| 作者单位： | 武汉工业学院数理科学系,武汉,430023 |
| |
| 基金项目： | 武汉工业学院校科研和教改项目 |
| |
| 摘 要： | 选矿效益对矿管理有着重要意义。影响选矿效益的因素之间存在严重的多重共线性,采用PLS方法建立了选矿效益的偏最小二乘回归模型,避免了普通多元回归模型的不合理性和岭回归模型选择岭参数的主观性。
|
| 关 键 词： | 效益 多重共线性 偏最小二乘回归 |
| 文章编号： | 1002-1566(2006)03-0312-03 |
| 收稿时间： | 2004-09-24 |
| 修稿时间： | 2004年9月24日 |
Partial Least Square Regression and Its Application to Selecting Mine Efficient |
| |
| CHEN Gao-bo.Partial Least Square Regression and Its Application to Selecting Mine Efficient[J].Application of Statistics and Management,2006,25(3):312-314. |
| |
| Authors: | CHEN Gao-bo |
| |
| Institution: | Dept. of Math and Science, Wuhan Polytechnic University, Wuhan, 430023, China |
| |
| Abstract: | Selecting mine efficient is important for the management of mine corporation.As multi-collinearity exists among the factors,a ordinary multi-regression model is unreasonable.A partial least square regression model is abopted to avoid the difficulty of selecting the ridge parameter. |
| |
| Keywords: | Efficient Multi-collinearity Partial Least Square Regression |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
