【摘 要】
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针对线性回归模型,提出了一个新的期望递归最小二乘算法（Expectation Recursive Least Square,ERLS）。在响应变量数据存在部分缺失的条件下,ERLS取响应变量的期望值代替缺失值,
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61002039);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(DC12010216)
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针对线性回归模型,提出了一个新的期望递归最小二乘算法（Expectation Recursive Least Square,ERLS）。在响应变量数据存在部分缺失的条件下,ERLS取响应变量的期望值代替缺失值,基于该期望值与自变量数据,实现自适应的递归估计回归系数,避免了高维数据相关矩阵的求逆困难。ERLS算法充分利用了全部有效数据,实现了在线回归估计。数值实验结果表明,在观测数据存在野值时,通过引入非线性抑制函数,ERLS算法优于LS方法。
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