遗传算法在非线性最小一乘回归中的应用  

Application of genetic algorithm to nonlinear LAD regression

作　　者：景继 王建[1] 谷艳昌[1] 

机构地区：[1]河海大学水利水电工程学院

出　　处：《水利水运工程学报》2008年第2期43-47,共5页Hydro-Science and Engineering

基　　金：国家自然科学基金资助项目(50579010);水利部“948”项目(CT200612)

摘　　要：针对含粗差的大坝监测数据非线性回归问题,引入了最小一乘法进行非线性抗差回归,并采用遗传算法解决非线性最小一乘回归的计算.实例计算表明,该方法能够获得较好的抗差效果,其回归结果受粗差的影响程度小于传统的最小二乘法.对其适用性的探讨表明,该方法适用于诸如施工期等短期监测数据的抗差回归分析.In order to solve the problem of nonlinear regression of dam monitoring data that contains outliers, a nonlinear LAD regression model is established and the genetic algorithm is applied to solve it. The analysis of an example shows that the nonlinear LAD regression has the advantage of robustness over the traditional LS regression. This method is suitable for short term monitoring data analysis.

关 键 词：最小一乘 遗传算法 非线性 抗差 监测 回归分析 

分 类 号：TV698.1[水利工程—水利水电工程]