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非线性LTS稳健估计方法
引用本文:杨飚,张曾科,孙政顺.非线性LTS稳健估计方法[J].清华大学学报(自然科学版),2005,45(10):1316-1319.
作者姓名:杨飚  张曾科  孙政顺
作者单位:清华大学,自动化系,北京,100084
基金项目:国家“十五”攻关项目(2001609A12)
摘    要:为使原始LTS(least trimm ed squares)方法能够处理非线性问题,研究非线性LTS稳健估计方法。说明该方法的解一定是部分观测值的非线性最小二乘估计。该方法可通过求解非线性最小二乘问题得到确切解。基于MM EA(m in im um m ax im um exchange a lgorithm)算法和非线性最小二乘技术,构建求解非线性LTS估计近似解的算法。仿真结果表明非线性LTS估计方法能够同时抵抗来自X方向和Y方向的多个异常,与传统方法相比具有更好的稳健性。

关 键 词:数据处理  稳健估计  异常点  非线性LTS  非线性最小二乘
文章编号:1000-0054(2005)10-1316-04
修稿时间:2004年12月1日

Robust nonlinear LTS estimation method
YANG Biao,ZHANG Zengke,SUN Zhengshun.Robust nonlinear LTS estimation method[J].Journal of Tsinghua University(Science and Technology),2005,45(10):1316-1319.
Authors:YANG Biao  ZHANG Zengke  SUN Zhengshun
Abstract:A robust nonlinear LTS(least trimmed squares) estimation method was developed for nonlinear model parameter estimation problems.The method seeks the solution of the nonlinear least squares estimate of partially observed values.The algorithm to calculate the approximate nonlinear LTS solution uses the minimum maximum exchange algorithm and the nonlinear least squares technique.Simulation results indicate that the nonlinear LTS is able to reject outliers in both the X and Y directions so it is more robust than the classic method.
Keywords:data processing  robust estimate  outliers  nonlinear LTS(least trimmed squares)  nonlinear least squares
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