Gram-Schmidt回归及在刀具磨损预报中的应用

被引：15

作者：

王惠文 ^{[1
]}

陈梅玲 ^{[2
]}

Gilbert Saporta ^{[3
]}

机构：

[1] 北京航空航天大学经济管理学院

[2] 北京航空航天大学理学院

[3] 国立巴黎工艺技术学院

来源：

北京航空航天大学学报 | 2008年 / 06期

基金：

北京市自然科学基金;

关键词：

Gram-Schmidt正交变换; 多元线性回归; 多重相关性; 刀具磨损; 预测;

D O I：

10.13700/j.bh.1001-5965.2008.06.001

中图分类号：

O212.4 [多元分析]; O212.1 [一般数理统计];

学科分类号：

摘要：

多元线性回归是一种应用广泛的统计分析方法.在实际应用中,当自变量集合存在严重多重相关性时,普通最小二乘方法就会失效.为解决这一问题,利用Gram-Schmidt正交变换,提出一种新的多元线性回归建模方法——Gram-Schmidt回归.该方法可实现多元线性回归中的变量筛选,同时也解决了自变量多重相关条件下的有效建模问题.将该方法应用于机械加工过程中刀具磨损的预报分析,有效地进行了变量筛选,并得到了解释性强同时拟合优度也很高的模型结果.

引用

页码：729 / 733

页数：5