流域年均含沙量的PP回归预测(1)(2)
2014-03-09 01:03
导读：（ 3 ） ИЬ咛遄鞣ㄊ牵喊讶体参数分成几组，除其中一组外，都给定一初值，然后对留下的一组参数寻优。得到结果后，把这一组参数的极值点作初值，另
（ 3 ）
ИЬ咛遄鞣ㄊ牵喊讶体参数分成几组，除其中一组外，都给定一初值，然后对留下的一组参数寻优。得到结果后，把这一组参数的极值点作初值，另选一组参数在这一初值下寻优。多次重复直到参数收敛为止 , 即将Е jm ,j=1,2 ………… p, β m 及岭函数 gm 划入一组， m=1,2, ……… m, 共有 m 组。固定其中的 m-1 组，而对这一组 ajm , β m,gm 优化求解。此时，又将其分成三个子组，分别固定其中的两个子组，对第 3 子组优化。然后重复这一过程，直到收敛为止，即 l2 不再减小为止。 用 smart 计算 软件 进行 ppr 计算时，实际操作十分简单，因为模型只有岭函数的光滑系数 s ，岭函数个数的上限 m 及最优个数 mu3 个参数需要调整。光滑系数 s 确定着数据平滑窗口的大小，其取值范围 s ∈［ 0.1 ， 0.9 ］，考虑到在满足一定精度条件下，尽可能缩短模型运行时间，要求 mu ≤ m ≤ 9 ，通常取下面这些组合：“ m ， mu ”为“ 5 ， 3 ”；“ 6 ， 5 ”；“ 6 ， 4 ”和“ 9 ， 6 ”等，其最佳值最终由计算结果分析确定。此外，样本容量值 n 可在不超过 500 范围内自行指定，屏显值与指定值 n 之差由程序自动视为预留检验样本数。 ppr 的 理论 分析及算法详见 文献 [4 ， 5] 。 共2页: 1 [2] 下一页 论文出处(作者):李祚泳 邓新民 侯宇
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