一种基于改进灰色关联分析的变量选择算法

发布时间：2018-04-07 00:04

  本文选题：变量选择　切入点：灰色关联分析　出处：《控制与决策》2017年09期

【摘要】：针对灰色绝对关联度模型和灰色相似关联度模型存在的问题,提出一种基于相对变化面积的改进灰色关联度模型.以序列几何形状的相似程度为基础,构建反应折线相似程度的相对变化面积,并以此作为关联系数的计算依据,同时以局部关联度的平均值度量整体的相似性,定义灰色关联度模型.此外,根据关联度计算结果,提出一种基于集合思想的变量选择算法,有效去除变量间的无关和冗余变量.仿真结果验证了所提出算法的有效性和合理性.
[Abstract]:An improved grey correlation degree model based on relative variation area is proposed to solve the problems of the grey absolute correlation degree model and the grey similar correlation degree model.Based on the similarity degree of the geometric shape of the sequence, the relative variation area of the similarity degree of the broken line is constructed, which is used as the basis for the calculation of the correlation coefficient. At the same time, the global similarity is measured by the average value of the local correlation degree.Define grey correlation model.In addition, according to the calculation results of correlation degree, a variable selection algorithm based on set idea is proposed, which can effectively remove the irrelevant and redundant variables between variables.Simulation results verify the validity and rationality of the proposed algorithm.
【作者单位】： 大连理工大学电子信息与电气工程学部;
【基金】：国家自然科学基金项目(61374154)
【分类号】：N941.5;O211.61

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本文编号：1719489