基于统计机器学习的高维复杂系统建模研究

摘要： 为了解决 “ 维数灾难 “ 给高维复杂系统数据驱动建模带来的过拟合、计算复杂度高等问题,探究特征提取算法对回归结果的影响。
首先使用主成分分析法、非负矩阵分解法、局部线性嵌入法和均匀流形近似与投影法分别进行降维,提取关键特征后在多项式模型与随机响应面模型中进行回归,最后在草炭土土壤和电力系统的数据集上进行了仿真建模分析。 （共7页）