包含异常数据的居民出行稳健回归分析

英文篇名：Robust Regression Analysis of Trip Generation Including Abnormal Data
中文刊名：武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
英文刊名：Journal of Wuhan University of Technology(Transportation Science & Engineering)
作者：王谷 ; 过秀成
英文作者：Wang Gu1) Guo Xiucheng2)(Institute of Comprehensive Transportation ; CCCC First Highway Consultants Co.LTD ; Xi′an 710001 ; China)1)(Transportation College ; Southeast University ; Nanjing 210096 ; China)2)
中文关键词：居民出行 ; 交通生成模型 ; 稳健分析 ; 异常数据 ; 迭代最小二乘法
英文关键词：trip generation ; traffic generation model ; robust analysis ; abnormal data ; iterative re-weighted least squares
出版日期：2011-06-15
机构：中交一公院综合交通运输研究所;东南大学交通学院;
年：2011
期：03
出版单位：武汉理工大学学报(交通科学与工程版)

摘要

采用稳健回归方法克服了最小二乘估计受异常样本点影响较大的弊病,该方法通过对不同的点施加不同的权重减少"异常点"作用,并据此建立加权的最小二乘估计,反复迭代以改进权重系数,直至权重系数之改变小于一定的允许误差,得到模型参数更加贴近实际值.案例研究表明,用稳健回归方法建立的数学模型避免了少数异常值干扰的影响,更加真实地反映了居民出行发生的变化趋势.
This paper adopts robust regression to overcome the impacts that abnormal sample points have on least squares method,and model parameters are closer to reality.Actual case shows that the mathematical model established by using the robust regression method avoids the interference effects of some anomalous values,more truly reflects the changing trend of the residents travel and is a powerful tool in analyzing the residents travel trend.

引文

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